Baiduの Ernie 5.1、事前学習コストを94%削減しながら主要モデルと競合

Baidu が Ernie 5.1 を発表。前世代モデルの3分の1のパラメータを使用し、事前学習コストは同等モデルの6%に削減。

「Once-For-All」アプローチを採用し、単一の学習実行から複数の小規模サブモデルを抽出する仕組みで実現。

Search Arena リーダーボードでは、Ernie 5.1 は Claude Opus の2つのバリアント と GPT-5.5 Search に次いで第4位にランク。