Baidu ERNIE 5.1 在 LMArena 上成为排名第一的中文模型：以正常训练成本的 6% 构建

百度 ERNIE 5.1 Preview 今日登上 LMArena 全球文本排行榜，位列总榜第 13 位，并在中国模型中排名第 1。其训练成本仅为同类前沿模型的约 6%。该模型还在法律与政府类别中摘得全球桂冠，数学排名第 9，商业与金融排名第 4，软件与 IT 排名第 7。

这并非一个比前代更大的模型。ERNIE 5.1 将总参数量压缩至 ERNIE 5.0（2.4 万亿参数）的约三分之一，同时将激活参数减少了约一半。它并非通过扩大规模，而是通过百度称为“解耦全异步强化学习”的训练方法，结合规模化的智能体后训练（agentic post-training）达到了这些排名。

对百度而言，这一时机至关重要。公司 2025 年的广告收入下降了 18%，创下其历史上最大的单年跌幅。baidu ernie 正日益成为百度增长故事的核心，而 ERNIE 5.1 是证明这一故事依然成立的最新论据。

ERNIE 5.1 是什么以及它能做什么

ERNIE 5.1 Preview 已于 2026 年 4 月 30 日在 ernie.baidu.com 上线，LMArena 排名也在同日更新。

核心数据：在 LMArena 文本排行榜 中位列全球第 13，中国语言模型第 1。在类别排名中，该模型在法律与政府领域全球排名第 1，数学第 9，商业管理与金融运营第 4，软件与 IT 服务第 7。这些是来自真实用户并排比较模型输出的人类偏好评分，而非自动化基准测试分数。

该架构基于 ERNIE 5.0 的预训练基础，同时显著减小了模型的占用空间。总参数量降至 ERNIE 5.0（2.4 万亿）的约三分之一，激活参数约为一半。根据 ERNIE 官方博客公告。 InfoWorld 独立报道了 Baidu 对 ERNIE 系列采取的效率优先策略。

核心技术方法包含两个部分。解耦全异步强化学习意味着生成响应的组件和评估响应的组件在训练步骤之间不再需要互相等待。传统的基于人类反馈的强化学习（RLHF）会因为双方同步而产生空闲时间；解耦异步消除了这一瓶颈，在相同的训练预算下显著提高了 GPU 利用率。

第二部分是规模化智能体后训练（scaled agentic post-training），它将微调重点放在需要多步推理和工具使用的任务上，而不是平等地对待所有任务。这一代 Baidu ERNIE 5 反映了 Baidu 在微调算力投入方向上的刻意转变。

为什么 ERNIE 5.1 的成本效率比其排名更重要

排名是真实的。但 6% 的训练成本数据是更有趣的数字。

大语言模型的大多数进展都遵循一个一致的模式：更多的参数、更多的算力、更好的结果。这种模式非常昂贵。据报道，前沿模型的预训练运行成本从数千万美元到超过一亿美元不等。缩放定律（Scaling laws）预测了持续的改进，但也预测了成本的持续增加。

AI 领域的问题一直是“你需要多少算力”。ERNIE 5.1 是首批接近前沿水平并暗示答案可能是“远低于当前领先者投入”的模型之一。

解耦异步强化学习并非一个全新的概念。它与 DeepSeek 的 GRPO（Group Relative Policy Optimization）等方法相关，后者同样旨在通过从后训练反馈中提取更多信号，来减少对预训练规模的依赖。Baidu 对 ERNIE 5.1 的主张是，这种方法在足够的规模下应用，能以远低于 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 或 Gemini 3.1 Pro 所需的预训练成本，在人类偏好评估中达到全球前 15 名的性能。

法律与政府类别的第一名排名值得特别关注。法律和政府文档的理解是最苛刻的自然语言任务之一：术语密集、结构正式、具有特定领域的引用模式，且对精确度高度敏感。在该类别中获得全球第一，意味着 ERNIE 5.1 在这项特定能力上超越了所有西方前沿模型。对于数百万在专业和企业环境中使用 ernie bot 的用户——律师、政府分析师、合规团队——来说，这是一个具有实际意义的结果，而不仅仅是排行榜上的装饰。

对于 Baidu 而言，成本效率的主张至关重要，因为它解决了公司的结构性劣势。OpenAI、Google 和 Anthropic 拥有 Baidu 在规模上无法企及的 GPU 集群。如果训练效率的方法论成立，算力差距将变得不再具有决定性，这是 Baidu 研究团队所能展示的最有价值的东西。

Baidu 的生存之问：AI 排名 vs. 商业生存

这是 Baidu 故事中更艰难的部分。

在 2025 年，Baidu 报告称全年总营收约为 1291 亿元人民币，同比下降 3%。其中，广告收入下降了 18%，是公司历史上最大的单年跌幅。Baidu 的业务建立在搜索广告之上。搜索广告的下滑在很大程度上是因为 AI 驱动的搜索体验正在改变用户在线交互信息的方式，而 Baidu 自身由 ERNIE 驱动的 AI 搜索正是这一转变的一部分。

Baidu 运营的搜索引擎，其最好的产品正在蚕食自身的营收模式。ERNIE 既是原因，也是预期的解药。

AI Cloud 方面看起来更好：2025 年营收为 300 亿元人民币，同比增长 34%。AI 搜索 API 调用量在 2025 年第四季度环比增长超过 110%。利用 ERNIE 为广告商生成内容的 AI 原生营销服务营收同比增长 110%。这些是真实的增长信号，而非预测。

文心一言（Ernie Assistant）报告了 2.02 亿月活跃用户，约占百度主站 App 用户的 30%。在这一规模下，百度的 AI 部署已成为全球最大的部署之一，且并非处于实验室阶段，而是在生产环境中每天处理真实的查询。

但财务数据上仍存在缺口。广告收入的下降是以每年数百亿人民币计的。AI Cloud 的增长即便达到 34%，也是在较小的基数上起步，尚未填补这一缺口。投资者被要求相信 AI Cloud 和 AI 原生服务能够以足够快的速度增长，以抵消传统搜索广告的结构性下滑。ERNIE 的技术进步证明了业务的 AI 侧具备竞争力。至于增长率是否足够，则是另一个问题。

此外还有受众群体的问题。LMArena 的评估方法反映了选择参与对比测试的用户的偏好。当评估人群包含大量中文母语者时，中文模型具有天然优势。ERNIE 5.1 的排名是真实的，但应结合以下背景来看：百度 AI 产品在中国以外的全球采用率仍然有限。目前，ERNIE 在北美或欧洲市场并不是 ChatGPT 或 Claude 的直接竞争对手。

通往 ERNIE 5.1 之路：百度是如何做到的

ERNIE 5.1 是历时三年的开发冲刺产物，起步于巨大的质疑声中，最终以百度在 LMArena 全球排行榜上占据中文模型榜首而告终。要了解该模型的地位，需要了解它的发展历程。

百度于 2023 年 3 月推出了文心一言（ERNIE Bot），运行在 ERNIE 3.0 之上，这是该公司自 2019 年以来一直在开发的模型。最初发布时因在发布会上使用预录制的演示视频而受到批评，早期用户测试发现它明显弱于 GPT-4。股价随之下跌。百度在接下来的几个月里一直处于追赶模式。

ERNIE 4.0 于 2023 年底问世，随后在 2024 年 6 月推出了 ERNIE 4.0 Turbo。百度将 4.0 定位为在中文任务上可与 GPT-4 竞争，尽管独立基准测试结果褒贬不一。更重要的一步发生在 2025 年 3 月，当时百度发布了ERNIE 4.5以及 ERNIE X1，这是一款专门的推理模型，公司声称其性能可媲美 DeepSeek R1，而 API 成本仅为后者的一半左右。ERNIE 4.5 Turbo 和 X1 Turbo 紧随其后于 2025 年 4 月发布。2025 年 6 月 30 日，百度在 Apache 2.0 协议下开源了完整的 ERNIE 4.5 模型家族，发布了从 3 亿参数的稠密模型到 4240 亿参数、拥有 470 亿激活参数的混合专家（MoE）架构等十个变体。这次开源发布是对来自 DeepSeek 和阿里巴巴 Qwen 系列竞争压力的直接回应，后两者都通过开放性吸引了大量开发者。

ERNIE 5.0 标志着百度首次真正宣称达到前沿规模。据 South China Morning Post 报道，截至发布时，Baidu 的 Ernie Assistant 月活跃用户数已达到 2 亿。ERNIE 5.0 于 2026 年 1 月 22 日正式发布（预览版自 2025 年 11 月起可用），在原生多模态架构中拥有 2.4 万亿个总参数，可在统一的自回归框架下处理文本、图像、音频和视频。该模型是从零开始同步训练的，而非将特定模态的组件拼凑而成。该模型采用超稀疏 MoE 激活技术，每次推理仅调用不到 3% 的参数，以在如此规模下保持效率。根据 Decrypt 的报道，ERNIE 5.0 在 LMArena 上位列全球第八，正如 Pandaily 的独立报道所言，这使其成为首个进入该平台前十名的中国模型。

今日发布的 ERNIE 5.1 Preview 采取了不同的方向：规模更小、构建成本更低，且在关键领域表现更好。它的参数量压缩至 ERNIE 5.0 的约三分之一，但在专业类别的 LMArena 排名上超越了前代产品，特别是法律与政府（全球第一）和数学（全球第九）。从 5.0 到 5.1 在一个季度内的演进表明，Baidu 已经领悟到：在 2026 年，决定竞争地位的是计算效率，而不仅仅是原始规模。

ERNIE 5.1 在全球 AI 排行榜中的位置

目前的全球 LMArena 排行榜前 12 名被 GPT-5.5、Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Ultra 及其各自的高性能变体占据。位列第 13 的 ERNIE 5.1 是前 15 名中首个非西方模型。

即便考虑到评估方法的局限性，这依然是一个具有重要意义的跨越。同样值得注意的是 ERNIE 5.1 的本质：它是一个拥有约 8000 亿参数的模型，约为 2.4 万亿参数的 ERNIE 5.0 的三分之一，而与其竞争的模型在总参数和激活参数上可能都更大。

在中国模型中，与上一代 baidu ernie 5 的对比具有启发意义。ERNIE 5.0 以 2.4 万亿参数达到了全球第八名。ERNIE 5.1 以约三分之一的参数量达到了全球第十三名。从绝对排名来看，5.1 的排名较低。但从构建成本和模型权重的角度来看，5.1 堪称更具技术意义的成果。

DeepSeek V4于 4 月 24 日发布，拥有 1.6 万亿参数并提供开源访问，在技术评估中的基准测试表现与 GPT-5.2 相当。DeepSeek 尚未大规模提交至 LMArena 进行实时人类偏好排名。一旦提交，中国模型排行榜的顶端竞争将更加激烈。

ERNIE 5.1 最强的差异化优势仍在于其特定类别的表现。在 ERNIE 长期投入的数学领域，全球第九的排名意味着 ERNIE 在数学推理方面超越了 Claude Opus 4.7 和 Gemini 3.1 Pro，而这两款模型的综合排名远高于 ERNIE 5.1。这并非基准测试的偶然结果，而是反映了其在特定领域真实的架构优势。

ERNIE 的下一步计划与 Baidu 的 AI 转型

ERNIE 5.1 的当务之急是从预览版转向正式发布。Baidu 近期 ERNIE 版本的模式一直是简短的预览期后紧跟快速迭代。来自 Baidu 规模级真实用户的反馈回传非常迅速。

在研究方面，随着社区对 6% 训练成本这一说法的审视，解耦异步强化学习（decoupled async RL）方法可能会得到更详细的技术描述。如果该方法可复现，它将成为其他试图在没有顶尖算力预算的情况下达到前沿性能的组织的模板。其重要性将不亚于模型本身。

对于 Baidu 的业务而言，短期内最清晰的信号将来自 2026 年第一季度的财报。如果 AI Cloud 继续加速增长，且 AI 原生营销服务以类似速度增长，则收入模式转型将步入正轨。如果增长停滞，ERNIE 5.1 的技术实力将难以转化为投资者的信心。

ERNIE 5.1 所代表的宏观图景，连同美团在国产芯片上训练的 LongCat-2.0 以及同周发布的 DeepSeek V4，共同展现了一个在能力和成本效率上都日益具有竞争力的成熟中国 AI 生态系统。2026 年的全球 AI 排行榜绝非仅由西方主导。

这是否对你重要取决于你的使用场景。对于中国的企业用户来说，法律和政府领域第一、数学领域第九是目前极具实用价值的能力。对于评估多语言或高性价比模型选项的开发者来说，ERNIE 5.1 值得比大多数西方媒体报道中更深入的审视。而对于任何追踪 AI 训练方法论的人来说，6% 的成本主张是值得独立调查的头条新闻。

随着各组织评估将哪些 AI 模型集成到其工作流中，跨生态系统的强大模型日益多样化，使得AI 知识管理变得更加重要：在一个地方捕获并连接来自不同模型和来源的输出，有助于团队在快速变化的环境中保持领先。ERNIE 5.1 的出现，是这一格局变得难以从单一视角追踪的又一原因。

FAQ：关于百度 ERNIE 5.1 的常见问题

什么是 ERNIE 5.1？

ERNIE 5.1 Preview 是百度最新的大语言模型，发布于 2026 年 4 月 30 日。它在 LMArena 文本排行榜上名列中文模型第 1 位，全球第 13 位，在法律与政府（全球第 1）和数学（全球第 9）领域表现尤为强劲。

ERNIE 5.1 与 ERNIE 5.0 有何不同？

ERNIE 5.1 使用的参数总量约为 ERNIE 5.0 的三分之一（ERNIE 5.0 为 2.4 万亿），激活参数约为其一半。尽管规模较小，但它通过解耦全异步强化学习和规模化智能体后训练，实现了极具竞争力的排名，据报道其预训练成本仅为同类模型的 6%。

ERNIE 5.1 在中国境外可用吗？

是的。该模型可通过 ernie.baidu.com 在全球范围内访问。然而，ERNIE 主要在中国境内使用，百度在 ChatGPT、Claude 和 Gemini 占据主导地位的西方市场尚未取得显著的采用率。

为什么 ERNIE 在全球法律与政府领域排名第一？

ERNIE 5.1 在 LMArena 的人类偏好排行榜该类别中得分最高，这可能反映了其在中文法律和政府文档语料库上的训练，以及其强大的结构化推理能力。对于处理合同、监管文件或政府文档的企业用户来说，这是一个具有实际意义的结果。

在哪里可以体验 ERNIE 5.1？

ERNIE 5.1 Preview 可在 ernie.baidu.com 访问。截至撰写本文时，Baidu 尚未公布 5.1 的独立 API 定价层级；企业级 API 访问可通过 Baidu AI Cloud 的现有 ERNIE API 端点获取。