百度發佈Ernie5.1:預訓練成本驟降94%，性能挺進全球Search排行榜前四

百度於2026年5月11日正式發佈新一代語言模型Ernie5.1，該模型基於今年1月推出的、擁有2.4萬億參數的Ernie5.0預訓練底座提取而成。通過創新的“一次性彈性訓練框架”，百度實現了在單一訓練運行中優化多種尺寸模型的能力，使得Ernie5.1的預訓練成本僅爲同類模型的6%。

截至5月9日，Ernie5.1在Arena Search排行榜上以1223分位列全球第四、中國模型第一，展現出極高的資源利用率與性能平衡能力。

在架構層面，Ernie5.1採用深度、寬度及活躍專家數量可調的子模型配置，其參數量僅爲前作的三分之一，單次查詢有效參數量也減少約一半。爲攻克多技能訓練中的“蹺蹺板效應”，百度應用了四階段後訓練流程，通過並行專業化訓練代碼、推理及代理專家模型，並結合策略蒸餾與強化學習，成功解決了編程能力與創造力相互干擾的行業難題。此外，重建的強化學習基礎設施將模型更新、響應生成與評估解耦運行，配合標準化低精度計算庫，顯著提升了大規模訓練的穩定性。

目前，Ernie5.1已集成至百度AI Studio及多款創意應用平臺。雖然模型權重尚未開源，但其在GPQA、MMLU-Pro等基準測試中展現出比肩Gemini3.1Pro的推理水平，預示着大模型競爭已從單純的規模競賽轉向效能與垂直能力的深度對壘。