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ERNIE 5.0

多模态大模型ERNIEERNIE 5.0

Baidu ERNIE 5.0

发布时间: 2025-11-13更新于: 2026-07-17浏览量: 1,369
在线体验GitHubHugging Face对比
模型参数
2.4万亿
上下文长度
128K
多语言支持
支持
推理能力
3/5

ERNIE 5.0 是百度的 2.4T 参数统一多模态基础模型,当前千帆接口支持文本、图像、音频和视频输入、文本输出、128K 上下文与 64K 最大输出。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

ERNIE 5.0

模型基本信息

推理过程
支持
思考模式
思考模式 (默认)常规模式
上下文长度
128K tokens
最大输出长度
64K tokens
模型类型
多模态大模型
输入/输出模态
文本、图像、音频、视频 → 文本、图像、音频、视频
发布时间
2025-11-13
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
是
总参数 / 激活参数
2.4万亿 / 未公布
知识截止
暂无数据
ERNIE 5.0

开源和体验地址

代码开源状态
不开源
预训练权重开源
不开源
GitHub 源码
暂无
Hugging Face
暂无
在线体验
ERNIE 5.0

官方介绍与博客

官方论文
DataLearnerAI博客
暂无
ERNIE 5.0

API接口信息

接口速度
3/5
💡默认单位:$/100万 tokens。若计费单位不同,则以供应商公开的原始标注为准。
标准模式
类型适用条件输入输出
文本上下文长度 <= 32000¥6.00/ 1M tokens¥24.00/ 1M tokens
文本上下文长度 > 32000, 上下文长度 <= 128000¥10.00/ 1M tokens¥40.00/ 1M tokens
international
类型适用条件输入输出
文本上下文长度 <= 32000$0.840/ 1M tokens$3.38/ 1M tokens
文本上下文长度 > 32000, 上下文长度 <= 128000$1.40/ 1M tokens$5.60/ 1M tokens

表中「—」表示该模态在此方向不计费,或供应商未公开对应价格。

ERNIE 5.0

评测结果

ERNIE 5.0 当前已收录的代表性评测结果包括 SimpleQA(5 / 46,得分 74.01)、MMLU-Pro(44 / 175,得分 83.80)、GPQA Diamond(77 / 253,得分 86.36)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。

思考模式

综合知识考试

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
MMLU-Pro
思考模式
83.80
44 / 175
HLE
思考模式
25.81
131 / 235

科学知识与推理

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
GPQA Diamond
思考模式
86.36
77 / 253

事实可靠性与幻觉

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
SimpleQA
思考模式
74.01
5 / 46

算法与竞赛编程

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
LiveCodeBench
思考模式
76.21
40 / 125

数学

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
AIME2025
思考模式
89.06
44 / 110

客服与业务流程

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
τ²-Bench
思考模式
78.79
18 / 44
ERNIE 5.0

发布机构

Baidu ERNIE 5.0

模型解读

ERNIE 5.0 是百度发布的 2.4T 参数统一多模态基础模型。官方模型与接口资料记录其支持文本、图像、音频和视频理解,当前千帆接口以文本输出为主,提供 128K 上下文和 65,536 tokens 最大输出。

页面采用百度千帆按输入长度分档的官方人民币价格,并只收录官方技术报告中可与当前目录精确匹配的七项评测;HumanEval+、MBPP+ 等不会被强行映射到不同定义的基准。

ERNIE 5.0

常见问题

ERNIE 5.0 是什么模型?

ERNIE 5.0 是百度的 2.4T 参数统一多模态基础模型,当前千帆接口支持文本、图像、音频和视频输入、文本输出、128K 上下文与 64K 最大输出。

ERNIE 5.0 支持哪些输入和输出模态?

当前官方资料记录其支持文本、图像、音频、视频输入,并生成文本输出。

ERNIE 5.0 的上下文窗口和最大输出是多少?

上下文窗口为 128K,最大输出为 64K。未公开或无法确认的规格不做推测。

ERNIE 5.0 适合哪些任务?

根据已收录的官方能力标签,它适合推理大模型、多语言相关任务;实际效果应结合具体工作流验证。

ERNIE 5.0 是否开源?

代码与模型权重按 不开源 记录;使用前仍应核对官方许可原文。

Is ERNIE 5.0 open source?

The model weights are proprietary and are not published for download. Review the linked license text before commercial or derivative use.

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