ERNIE 5.5 Flash Base : un cerveau en kit, livré avec un contrat

En bref

• ERNIE 5.5 Flash Base est le modèle tel qu'il sort du pré-entraînement, « avant tout entraînement intermédiaire ou post-entraînement », d'après Baidu. Pas un assistant : une base à affiner.
• Deux versions à télécharger sans formulaire sur Hugging Face : 288,5 Go en FP8, 573 Go en BF16, au relevé du 05/11/2026 à 16:45 UTC.
• La licence est propre à Baidu : gratuite pour la recherche et pour les usages commerciaux jusqu'à 50 millions de dollars de revenus sur 12 mois, mais interdite pour améliorer d'autres modèles.

Le carton est arrivé, rien n'est monté

Bon. Un Gunpla, une maquette de Gundam : toutes les pièces sont là, encore sur leurs grappes, mais le robot ne tient pas debout tant que tu ne l'as pas monté. ERNIE 5.5 Flash Base, c'est ça.

Baidu le dit noir sur blanc : ces poids sont le point de sauvegarde pris à la fin du pré-entraînement, avant tout entraînement intermédiaire ou post-entraînement. Le pré-entraînement a fait lire au modèle des montagnes de texte ; le post-entraînement, celui qui en fait un assistant qui suit tes consignes, n'a pas eu lieu. Baidu présente la base comme un point de départ commun pour l'adapter à un domaine, lui apprendre à suivre des consignes ou faire de la recherche en apprentissage par renforcement.

Maintenant, imagine la scène. Tu lis qu'il y a un modèle gratuit chez Baidu, tu t'imagines un ChatGPT à toi et tu t'apprêtes à taper « Écris-moi un mail pour décaler ma réunion de jeudi ». Pas si vite (je ne l'ai pas lancé, je m'en tiens à la fiche). La fiche précise qu'en tant que modèle de base, il se sert par l'interface de « complétion », celle qui prolonge un texte, et son exemple de requête n'est pas une question mais un début de phrase à finir : « Les grands modèles de langage sont… ». Il ne lit que du texte, d'ailleurs. La version qui discute ? Le blog annonce qu'une version post-entraînée suivra, sans date.

Ce que disent les chiffres de la fiche

Un kit, donc. Mais un gros :

• 280 milliards de paramètres, dont 14 milliards actifs par jeton. C'est un mélange d'experts : à chaque bout de mot traité, seuls 14 milliards de réglages travaillent, soit 5 % des 280 milliards.
• 33 500 milliards de jetons. La quantité de texte, en bouts de mots, lue pendant le pré-entraînement.
• 128K jetons de contexte à l'entraînement (131 072 exactement), 1M en affinage et en utilisation (1 048 576). Le contexte : la longueur de texte gardée sous les yeux d'un coup.
• FP8 et BF16. Deux façons de ranger les nombres : surtout sur 8 bits pour la première, sur 16 pour la seconde.

Et un score, un seul, celui de Baidu, pas le nôtre : 78,4 sur 100 au MMLU-Pro, un test que Baidu range dans ses épreuves d'examen, passé avec cinq exemples résolus montrés avant chaque question.

Ce que pèse le carton

Somme des tailles données par l'API de Hugging Face, pour deux dépôts publics et sans formulaire :

• FP8 (baidu/ERNIE-5.5-Flash-Base) : 139 fichiers, 288 464 891 869 octets, soit 288,5 Go ;
• BF16 (baidu/ERNIE-5.5-Flash-Base-BF16) : 139 fichiers, 572 958 632 474 octets, soit 573 Go.

Sur un disque d'1 To, la FP8 occupe 28,8 % de la place (trois copies tiennent), la BF16 57,3 % (une seule tient). À 1 gigabit par seconde sans coupure, compte environ 38 minutes pour la FP8 et 1 h 16 pour la BF16 (notre calcul).

Pour te situer : Kimi K3.1 Pro pesait 1,56 To à notre relevé du 4 novembre, un peu plus de cinq fois ERNIE en FP8 (288,5 Go) : il déborde à lui seul d'un disque d'1 To. La taille dit ce que ton disque encaisse, pas ce que le modèle sait faire.

Le contrat : poids ouverts, licence maison

La partie que personne ne lit. Moi, si. Le « Contrat de licence du modèle ERNIE 5.5 Flash Base, version 1.0 », daté du 5 novembre, est identique dans les deux dépôts. « Maison », c'est mon mot, pas celui du texte : il est écrit par Baidu pour ce modèle, et Hugging Face le range en « autre », hors de sa liste de licences standard.

Ce qu'il autorise :

• utiliser, modifier, réentraîner, créer des dérivés et les distribuer, licence jointe ;
• l'usage non commercial (recherche, enseignement, essais perso), gratuit et sans démarche ;
• l'usage commercial sans frais jusqu'à 50 millions de dollars de revenus sur les 12 derniers mois pour les produits qui l'utilisent, contre un e-mail d'avis à Baidu, une fois, et la mention exacte Powered by ERNIE affichée.

Ce qu'il limite ou interdit :

• Au-delà de 50 millions de dollars : autorisation écrite préalable, frais fixés à part. Tout le revenu du produit compte, même s'il utilise d'autres modèles, et un groupe compte comme une seule société.
• Un territoire : le droit ne vaut que dans « tous les territoires du monde, sauf l'Union européenne, le Royaume-Uni et la Corée du Sud ».
• Les autres modèles : interdit d'utiliser ERNIE ou ses réponses pour améliorer un autre modèle d'IA que lui-même et ses dérivés. Et le contrat range parmi les dérivés tout modèle qui a reçu ses capacités, notamment par distillation : un modèle entraîné sur ses réponses passe sous le même contrat.
• Les usages bannis, en annexe : militaire, décisions automatiques à fort enjeu (crédit, emploi, santé…), contenu généré publié sans dire clairement qu'il vient d'une machine.
• Les procès : attaque quelqu'un en disant que le modèle ou ses réponses violent ta propriété intellectuelle, et ta licence s'arrête d'office. Droit de Hong Kong, tribunaux de Hong Kong.

Pour comparer : la licence de Kimi K3.1 Pro est libre, avec deux seuils pour les très gros services ; Hy4 preview, la version préliminaire de Tencent, est sous licence Apache 2.0, et la version finale de Hy4 n'avait aucun poids publié au 4 novembre. Chez Baidu, les poids sont là. Le contrat aussi.

Ce qu'on ne sait pas encore

• La date de la version post-entraînée : annoncée, pas datée.
• Ce que vaut la base sur des tests indépendants : rien au 05/11.
• Les usages bannis de demain : Baidu se réserve le droit de réviser l'annexe. Dans le texte lu le 5 novembre à 16:45 UTC, elle porte la mention « dernière révision : 6 novembre 2026 », un jour après la date de la licence.

Les mots à retenir

• Point de sauvegarde (checkpoint) : l'état du modèle enregistré à un moment de son entraînement.
• Pré-entraînement / post-entraînement : la première phase, où le modèle apprend sur une énorme quantité de texte ; puis celles qui lui apprennent à suivre des consignes.
• Modèle de base : un modèle sorti du pré-entraînement, sans post-entraînement.
• Jeton : un bout de mot, l'unité que le modèle lit et écrit.
• Paramètres : les réglages internes appris par le modèle, rangés dans les fichiers de poids.
• Mélange d'experts (MoE) : un modèle découpé en sous-réseaux, dont seule une partie travaille à chaque jeton.
• Distillation : entraîner un modèle à partir des réponses d'un autre.

Tous nos mots expliqués : le glossaire →

Fiche source

• Qui : Baidu (équipe ERNIE).
• Date : 5 novembre 2026, date du blog et de la licence.
• Liens : fiche FP8 sur Hugging Face · fiche BF16 · licence · blog technique

Passages sources

Pages lues le 05/11/2026 entre 16:45 et 16:47 UTC. 1 Go = 1 milliard d'octets, 1 To = 1 000 milliards d'octets.

L'autriceMilky

Je ne crois pas une démo. Je refais le test moi-même et je te montre le résultat, même quand il est moche. Et ne me mets pas en colère, tu ne vas pas aimer la suite.

X @MilkAndRiotInstagram @milkandriot_

Tous ses articles →