Baidu veröffentlicht Open-Source-Modellfamilie ERNIE 4.5
Mit der Open-Source-Veröffentlichung der ERNIE-4.5-Modelle positioniert sich Baidu neu im globalen KI-Wettbewerb. Die Modelle zeigen starke Leistungen in Benchmarks, bleiben aber hinter den besten Modellen zurück.
Baidu hat die neue Modellfamilie ERNIE 4.5 als Open Source unter Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht. Mit der Entscheidung für Open Source vollzieht Baidu eine Kehrtwende: Das Unternehmen hatte zuvor ERNIE ausschließlich als geschlossenes Modell angeboten.
Erst mit dem Erfolg von Deepseek – einem chinesischen Open-Source-Modell, das international Aufmerksamkeit erhielt – geriet Baidu unter Druck. Dabei war das Unternehmen eines der ersten weltweit, dass mit dem gleichnamigen Ernie einen ChatGPT-Konkurrenten veröffentlichte. Die aktuelle Veröffentlichung von ERNIE 4.5 markiert nun eine strategische Neuorientierung in Richtung offener Entwicklung. Laut CEO Robin Li sollen damit Entwickler weltweit in die Lage versetzt werden, leistungsfähige KI-Anwendungen ohne hohe Kosten oder proprietäre Abhängigkeiten zu realisieren.
Starke Benchmark-Ergebnisse – aber nicht an der Spitze
ERNIE 4.5 umfasst zehn Varianten, darunter Mixture-of-Experts-Modelle (MoE) mit bis zu 47 aktiven und 424 Milliarden Gesamtparametern sowie ein sehr kleines Modell mit 0,3 Milliarden Parametern. Baidu stellt zudem Entwicklerwerkzeuge wie ERNIEKit und das Deployment-Toolkit FastDeploy bereit.
ERNIE-4.5-300B-A47B-Base übertrifft Deepseek-V3-671B-A37B-Base auf 22 von 28 Benchmarks. Vergleiche mit führenden Modellen wie Deepseeks R1, OpenAIs o3, Claude 4 oder Gemini 2.5 Pro fehlen. Die verfügbaren Benchmark-Ergebnisse zeigen dennoch, dass ERNIE 4.5 in vielen Bereichen mit etablierten Modellen mithalten kann und sie in einigen Benchmarks übertrifft - wenn es auch nicht ganz oben an der Spitze mitspielt. Mit X1 hat das Unternehmen auch einen direkten R1-Konkurrenten, der allerdings nicht Teil des jetzigen Releases ist.
Die Veröffentlichung von ERNIE 4.5 wird von Branchenbeobachtern als Signal mit globaler Tragweite gewertet. "Jedes Mal, wenn ein großes Labor ein starkes Modell open-sourced, steigt der Druck auf die gesamte Industrie", sagte Sean Ren von der University of Southern California gegenüber CNBC. Er sieht darin eine Herausforderung für Anbieter wie OpenAI und Anthropic, die auf geschlossene APIs und Premiumpreise setzen. OpenAIs CEO Sam Altman hatte sich nach der Veröffentlichung von Deepseeks R1 bereits dazu geäußert und ein Open-Source-Release für die Zukunft angekündigt.
Mehr Informationen und die Modelle sind über das ERNIE-GitHub zu finden.
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