百度在 Hugging Face 上发布了 ERNIE 5.5 Flash Base 模型，这是一款 2800 亿参数的模型。权重文件提供 FP8 和 BF16 两种格式，模型直接以原始形态交付，未经过微调或后训练。

该模型采用混合专家架构，在 33.5 万亿 token 上完成预训练。它每输入一轮激活 140 亿参数，支持 100 万 token 的上下文窗口。百度称其在推理、代码编写和长文本任务上能与 DeepSeek V4 Flash 和 MiMo V2.5 竞争。

开发者可以直接下载并部署该模型，用于推理、编码和长文本场景。百度选择以原始权重形式提供模型，让研究人员能更好地控制训练过程。这一举措为企业的应用场景提供了一个强有力的开源选择，对竞争对手形成冲击。