百度开源 280B 参数的 ERNIE 5.5 Flash Base 基础模型

百度ERNIE 5.1 Preview模型正式上线。该模型采用更轻量高效的架构，在总参数量压缩至前代约1/3、激活参数量约1/2的同时，仅消耗可比模型约6%的预训练成本，实现了在其规模下的领先基础性能。根据@arena的Text Arena榜单，ERNIE 5.1 Preview在全球总排名第13位，并位列中国实验室第一。其在多个细分领域进入全球前十，特别是在法律与政府领域排名第一。百度预告将在2026年的Baidu Create大会上发布更多ERNIE模型更新。

百度发布 ERNIE 5.5 Flash Base 模型，提供官方博客介绍页 https://ernie.baidu.com/release/ernie-5-5-flash-base/ 和 Hugging Face 下载入口 https://huggingface.co/baidu/ERNIE-5.5-Flash-Base。

百度发布 ERNIE 5.5 Flash Base 稀疏 MoE 基座语言模型并开放权重。模型总参数 280B、每 token 激活 14B，预训练 33.5T tokens，微调和推理上下文最长 1M-token，提供 FP8 与 BF16 权重。官方称其在同规模基座模型中于多个基准取得 SOTA，权重直接来自预训练、未做中后期训练，方便研究者在同一 checkpoint 上比较不同方法的效果。

百度发布并开源 Unlimited OCR 2，采用 SR-SWA 机制把文本-视觉注意力交互压缩为固定大小的工作引用，在有限上下文窗口内解析几乎任意长度的文档。随着文档变长，每步解码延迟和内存占用接近恒定，模型在 MPDocBench 和 MarathonDocBench 上取得 SOTA 表现，覆盖几十到数百页文档。

腾讯混元转发并感谢 Artificial Analysis 对其最新模型 Hy4 的评测。Hy4 在 Artificial Analysis Intelligence Index v5 得 35 分，与中国实验室模型中仅次于 Kimi K3.1 Pro（46 分），与 Grok 4.7 (xhigh) 持平，比 Claude Haiku 5.5 (max) 低 1 分。评测要点：FrontierCode 2.0 得 31%，为中国实验室模型最高；AA-Omniscience…

OpenAI 发布网络安全模型 GPT-6 Cyber，针对漏洞发现、验证与修复训练，并通过 Daybreak Red/Blue 平台向审核通过的安全团队开放。

Thinking Machines Lab 发布第二代模型 Inkling 2 Small，为 594B 总参数、17B 激活的 MoE 模型，支持图像输入与 variable effort，Artificial Analysis Intelligence Index 得分 31。

当前 AI 热点，聚合 1 个独立信源、17 条信号。

月之暗面按 10 月 24 日发布时的承诺，在 Hugging Face 开放 Kimi K3.1 Pro 权重。

Preferred Networks 将自家翻译服务使用的翻译特化 LLM PLaMo 3 Translate 以开放权重形式在 Hugging Face 公开，提供 0.8B、2B、8B、31B 四个尺寸。