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Baiduの英語製品アップデートページは、この発表の日付をカレンダー日として記しており、見出しは "Product updates / November 11, 2026" である。中国語の発表ページは「产品动态 / 2026年11月11日」と記している。その暦日に、Baiduは ERNIE 5.5 Flash Preview を公開し、先に公開された ERNIE 5.5 Flash Base を基にした初のポストトレーニング版だと位置づけた。
公式発表では、スペース入りの表示名 ERNIE 5.5 Flash Preview が使われている。百度の千帆では、同じリリースが ERNIE-5.5-Flash-Preview として掲載され、正式IDは ernie-5.5-flash-preview である。どちらの表記も公式資料に現れる。
総パラメータは 2800億、アクティブパラメータは 140億、コンテキスト長は 1M トークンである。英語の発表は、コーディング、3Dモデリング、ナレッジワーク、コンテンツ制作に強いこと、能力と推論効率のバランスを取っていること、APIがすでに千帆プラットフォームで利用できることを述べている。これらは公式の自己記述であり、独立に測定された得点ではない。公式の文言はまた、ERNIE 5.5 Flash Preview をポストトレーニング中の中間チェックポイントとしている。同サイズのモデルと比べて競争力はあるが、訓練がまだ終わっていないため、一部の能力が足りない場合もある、という内容である。ポストトレーニングは続いており、Baiduは正式版で改善すると述べている。今回の Preview は、千帆 API で提供が始まったポストトレーニングの中間版であり、一般提供としての公開ではなく、Flash Base の重み更新でもない。
既存記事 ERNIE-5.5-Flash-Baseを業務用AIに育てる前に確認したいこと は、Flash Base を業務用の助手に育てる話を扱っている。その内容と、今回の Preview API 公開は別件である。公式の ERNIE ホームページは、Flash Base を 2026年11月5日付の製品アップデートとして掲載している。Preview の発表ページ自体は、Base モデルを "released earlier"（先に公開済み）と述べるだけである。
千帆での掲載
千帆の公開モデル一覧は、ドキュメント日付を 2026-11-10 と示しており、同じ正式ID ernie-5.5-flash-preview を、テキスト生成（文本生成）と深度思考（深度思考）の両方に、各カテゴリの ERNIE フラッグシップ行として載せている。いずれの行でも、コンテキスト長、最大入力、最大出力はすべて 1M である。デフォルトのレート制限は RPM=60、TPM=1,000,000（ページ上の表記は 1000000）である。
深度思考については、ドキュメントに次の公式注記がある。「注：深度思考模型在输出最终回答之前会先输出一段思维链内容，以下最大输出长度为包含思维链输出的总长度。」つまり、1M の最大出力は思考チェーン（思维链）を含む総長さであり、思考チェーンを除いた上限ではない。
発表ページには、千帆コンソールを指す Access API／获取API の導線がある。未ログインのアクセスでは、ログイン画面だけが見える。正式ID、レート制限、以下の価格は、千帆の公開ドキュメントから取っている。
公式の従量課金価格
千帆の料金ドキュメントも「更新时间：2026-11-10」と記しており、従量課金（pay-as-you-go）の公式価格を元／千tokens で公表している。テキスト生成と深度思考の表は同一である。モデル名称は ERNIE-5.5-Flash、バージョン名称は ERNIE-5.5-Flash-Preview、サービス内容は推論サービス（推理服务）と記されている。バッチ推論は表上で "-" である。
ピーク時間 8:00–22:00 の公式数値は次のとおりである。
- 入力：活動価 0.001、原価 0.002
- キャッシュヒット：活動価 0.0001、原価 0.0002
- 出力：活動価 0.004、原価 0.008
オフピーク 22:00–翌日 8:00 の公式数値は次のとおりである。
- 入力：活動価 0.0005、原価 0.001
- キャッシュヒット：活動価 0.00005、原価 0.0001
- 出力：活動価 0.002、原価 0.004
料金表に時区の記載はない。ドキュメントは、活動価の終了日を記していない。これらは有料の従量課金価格であり、無料枠ではない。2026-11-10 は千帆ドキュメントの日付であり、11月11日の発表と同じ暦日ではない。
英語と中国語で異なるオープンソースの文言
公式英語と公式中国語は、一つの合成されたオープンソース文を使っていない。
英語の発表は、次のように述べている。"The weights will be open-sourced under Apache 2.0 soon."
中国語の発表は、「权重将于11月25日前开源」と述べている。メタディスクリプションは「模型权重将于11月25日前开源。」である。中国語の発表は、Apache、ライセンス名、2.0 には言及していない。
Preview の重みは、Hugging Face 上では公開されていない。発表ページのフッターリンクは、Baidu の Hugging Face 組織ページ huggingface.co/baidu を指しており、これは組織ページであって Preview のリポジトリではない。重みは、まだオープンソースとしては公開されていない。
公式デモと、テキストオンリーの一文
公式ページは、デモをゲーム開発とコーディング、3Dモデリングとデザイン、ナレッジワーク、動画制作に分けて示している。公式の説明では、各作品はエージェントのハーネスの中でエンドツーエンドに完成し、外部素材とツールは各作品の傍らにクレジットされている。
ゲーム開発について、発表は Unreal Engine、Unity、Godot などの主要エンジンへの適応に触れ、11時間の Unreal Engine 作業で制作した第三人称の武侠ゲーム《云岫行》（Yunxiu Xing、Unreal Engine 5.8）を挙げている。公式の説明では、一つの長いコーディング作業の中で、複数世代の Unreal Engine 向け素材を一つの UE 5.8 プロジェクトに統合し、ゲームを C++ で書き上げたとしている。同じ公式説明には、次の一文がある。"Because it is a text-only model and can't see the screen," 試遊で見つかった、キャラクターが地面の上に浮く、走行方向が揃わない、カメラ位置がずれるといった問題を、計測可能なコード上のテストに変えた、という内容である。中国語の発表では、対応する文として「作为纯文本模型，它看不到画面」を用いている。ツールを使うデモと、テキストオンリー・モデルだとする公式の記述は並存しており、一方が他方を打ち消すものではない。
発表はまた、Cocos、Unity、LayaAir、PixiJS、Canvas 2D で、完成した企画書から作った約100本のモバイルミニゲームにも触れており、動画ではそのうち24本を見せている。その他の公式例には、Blender で制作した空港と旅客機、法隆寺のモデル、FreeCAD で作った編集可能な CAD 組み立て（エンジン、百度国際大厦（深圳）のモデル、月面ローバーのコンセプト）、AI データセンターの電力コストに関する20ページの調査報告と自動運転に関する24ページの報告、対話型の個人資産計画ワークブック、約6分34秒のオリジナル管弦楽曲（WAV で納品）、Python で書いた116秒の2D短編と、一つのプロンプトから作った75秒の物理解説動画がある。ナレッジワークの公式文は、多数の参考ファイルを集めた訓練環境に言及し、動画制作の公式文は、企画と脚本から映像・音声までの工程に言及している。これらは Preview と同時に公開された公式デモおよび公式の自己記述であり、独立評価ではない。
公式ベンチマーク図
Baidu は発表に合わせて、公式の PNG 画像を2点公開した。結果チャートと、完全な結果表である。
Baidu の公式チャートで、図題は "ERNIE 5.5 Flash Preview Benchmark Results" である。図の注記は "* indicates self-evaluated scores." である。これらは Baidu が公表した公式結果であり、独立したテストではない。
Baidu の公式な完全結果表である。表の Notes は次のとおりである。"Metrics without any annotation are quoted from the model's official report or a public leaderboard; * indicates results from our own evaluation, and † indicates the text-only subset of HLE. All models are evaluated at their highest available reasoning setting." 比較列は Hy4、DeepSeek-V4.1-Flash-1017、GLM-5.3-Flash、GLM-5.3、GPT-6.1 Sol、Claude Opus 5.5 である。OfficeQA Pro V2 では、公式表は ERNIE 5.5 Flash Preview を 67.9、GPT-6.1 Sol を 70.0* と記している。表は、すべての行で ERNIE が首位だとは示していない。これらの数値は Baidu の公式公表表によるものであり、独立したテストによるものではない。