✨︎ Resumen (TL;DR):
- Baidu presentó Ernie 5.1 para competir directamente con el software de las empresas occidentales.
- El sistema redujo su costo de preentrenamiento al 6% frente a otros modelos comparables de la industria.
- La tecnología supera a DeepSeek-V4-Pro en evaluación de agentes y se acerca a Gemini 3.1 Pro.
Baidu presentó este viernes Ernie 5.1, su modelo fundacional de siguiente generación. La empresa afirma que este sistema alcanza un rendimiento cercano a la frontera técnica utilizando apenas el 6% del costo computacional de preentrenamiento que requieren otros competidores de escala similar.
Ernie 5.1 reduce sus parámetros totales a un tercio y los activados a la mitad en comparación con su predecesor. Ernie 5.0 contaba con 2.4 billones de parámetros.
Baidu logró esta compresión mediante lo que llama “preentrenamiento elástico multidimensional”. Esta técnica permite generar modelos a múltiples escalas desde una sola ejecución en las computadoras de la compañía.
El 9 de mayo el sistema obtuvo 1,223 puntos en el LMArena Search Leaderboard. Esta métrica lo ubicó en el cuarto lugar global y en la primera posición absoluta entre los desarrollos chinos.
En la clasificación de texto alcanzó el lugar 13 a nivel mundial con 1,476 puntos. También se posicionó en el top 10 dentro de las categorías legal, gubernamental, matemática y de gestión empresarial.
Optimización técnica sobre fuerza bruta computacional
- Supera a DeepSeek-V4-Pro en tareas de evaluación de agentes como τ³-bench y SpreadsheetBench-Verified.
- Logra una puntuación de 99.6 en AIME26 con uso de herramientas, quedando solo detrás de Gemini 3.1 Pro.
- Igualó las capacidades de escritura creativa de Gemini 3.1 Pro en evaluaciones internas de Baidu.
La eficiencia de machine learning nace de un proceso de dos etapas. En lugar de entrenar desde cero, el equipo extrajo una subred óptima de la matriz del modelo anterior para heredar su conocimiento previo reduciendo drásticamente el uso de cómputo.
Posteriormente, la compañía refinó el software utilizando un “aprendizaje por refuerzo totalmente asíncrono y desacoplado”. También escaló el entrenamiento posterior de los agentes para mejorar el razonamiento, la recuperación de búsquedas y la síntesis de contenido.
El sistema ya está disponible para desarrolladores y clientes corporativos a través de la plataforma Qianfan y el sitio web de Ernie. La página oficial de Facebook de la empresa anticipó que mostrarán más lanzamientos de hardware y software durante su conferencia Create 2026 la próxima semana.
La estrategia de Baidu refleja una tendencia asiática para esquivar los presupuestos masivos de Occidente. Un análisis sobre el costo de este lanzamiento lo describió como “un cambio hacia la optimización post-entrenamiento impulsada por la eficiencia sobre el escalado puro de parámetros”.
