ERNIE-5.5-Flash-Base di Baidu: 280B open weights, ma la licenza esclude UE

Il 5 novembre 2026 Baidu ha rilasciato ERNIE-5.5-Flash-Base, il checkpoint di fine pre-training di ERNIE 5.5 Flash. È un Mixture of Experts sparso da 280 miliardi di parametri totali, con 14 miliardi attivati per token. I pesi FP8 e BF16 sono pubblici su Hugging Face e ModelScope, senza gate. La licenza, però, esclude Unione Europea, Regno Unito e Corea del Sud: per un'azienda in Italia i pesi non sono utilizzabili sotto questo accordo.

Perché se ne parla#

Baidu pubblica un base model di fascia alta a pesi aperti: niente mid-training, niente chat tuning, niente reinforcement learning. Serve come punto di partenza per fine-tuning e ricerca. Nella tabella ufficiale, con harness unificato Baidu, supera DeepSeek-V4-Flash-Base su MMLU (93,3 vs 89,4), MMLU-Pro (78,4 vs 69,2), HumanEval+ (82,3 vs 69,5), LiveCodeBench (40,1 vs 31,9) e RepoQA (91,7 vs 81,0).

Sono valutazioni del produttore. Il punto che conta di più per chi legge dall'Italia è un altro: la ERNIE 5.5 Flash Base Model License Agreement v1.0 (5 novembre 2026) definisce Territory come il mondo esclusi Unione Europea, Regno Unito e Corea del Sud. Uso e distribuzione fuori Territory non sono autorizzati.

https://ernie.baidu.com/release/ernie-5-5-flash-base/

Cos'è, in parole semplici#

ERNIE-5.5-Flash-Base è il checkpoint di fine pre-training della linea Flash di ERNIE 5.5. Baidu lo descrive cosi:

• Sparse MoE: 280B parametri totali, 14B attivati per token.

• Preaddestrato da zero su 33,5 trilioni di token (Muon + FP8 mixed precision).

• Contesto: fino a 128K in training; fine-tuning e inferenza fino a 1M token.

• Solo base: niente mid-training né post-training. Non è un modello chat pronto all'uso.

• Serving: endpoint completions con SGLang e vLLM.

• Tokenizer BPE da circa 200K voci (201.216), numeri R2L a gruppi di max 3 cifre.

Architettura (sintesi ufficiale): 43 layer Transformer, hidden 4096, 64 head. Attention ibrida con 37 blocchi HCA (Heavily Compressed Attention, head dim 512) e 6 blocchi MLA-DSA (Multi-head Latent Attention + sparse DSA, head dim 256). MoE con 512 routed experts (top-10) piu 1 shared; Multi-Router Latent MoE, Stable LatentMoE, mHC a 4 stream, MultiMax output head e ECHO al posto del modulo MTP.

I numeri ufficiali vs altri base#

https://f136d6afef5841af.flypod.page/ernie55-confronto.mp4

Baidu confronta ERNIE-5.5-Flash-Base con DeepSeek-V4-Flash-Base (284B-A13B), Hy3-preview-Base (295B-A21B) e MiMo-V2.5-Base (310B-A15B) sullo stesso harness. Estratto chiave ERNIE vs DeepSeek-V4-Flash-Base:

La licenza: Territory senza UE, UK e Corea#

https://f136d6afef5841af.flypod.page/ernie55-territory.mp4

Il testo della licenza è chiaro. Territory = mondo esclusi Unione Europea, Regno Unito e Corea del Sud. Uso o distribuzione fuori Territory non sono autorizzati. Per clienti in Italia o in UE la licenza non concede diritti d'uso dei pesi.

Altri vincoli dichiarati:

• Commercial Use con ricavi correlati fino a US$50M: notice.

• Sopra US$50M: autorizzazione scritta Baidu.

• Branding «Powered by ERNIE» in uso commerciale.

Come si prova oggi (fuori Territory)#

I pesi sono su Hugging Face: baidu/ERNIE-5.5-Flash-Base (FP8) e baidu/ERNIE-5.5-Flash-Base-BF16, repository pubblici, senza gate. Anche ModelScope. Serving indicato: SGLang e vLLM su endpoint completions (è un base model, non chat).

Non risulta, nelle fonti ufficiali lette il 5 novembre 2026, un'API chat pubblica dedicata a questo checkpoint base. Il modello chat post-trained «will follow».

# Esempio concettuale: completions con un server vLLM/SGLang
# Solo dove la Territory della licenza lo consente.
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="local")
risposta = client.completions.create(
    model="ernie-5.5-flash-base",
    prompt="Traduci in codice Python: somma due interi",
    max_tokens=256,
)

I limiti da tenere presenti#

Cosa cambia in pratica per un'azienda#

• Se operate in Italia o in UE, non trattate questo checkpoint come modello deployabile sotto la licenza attuale. Usatelo come riferimento di mercato e di ricerca.

• Se operate fuori Territory (e la licenza lo consente), i pesi FP8/BF16 si scaricano senza gate e si servono con SGLang o vLLM.

• Per un confronto tecnico, i numeri utili sono quelli della tabella ufficiale Baidu vs DeepSeek-V4-Flash-Base e gli altri base simili; restano self-reported.

• Non aspettatevi un chatbot pronto: è un base. Il post-trained completo non è ancora uscito.

• Documentate la Territory in ogni valutazione interna: è il vincolo che decide se ha senso anche solo scaricare i pesi.

Domande frequenti#