Baidu: ERNIE X1 i 4.5 – Nowi Rywale AI

ERNIE X1 i ERNIE 4.5: Nowi Gracze na Arenie AI od Baidu

Baidu, dominująca siła w chińskim krajobrazie technologicznym, wprowadziło dwie znaczące aktualizacje do swojego modelu bazowego ERNIE (Enhanced Representation through Knowledge Integration). Te nowe iteracje, ERNIE X1 i ERNIE 4.5, stanowią strategiczną odpowiedź Baidu na coraz bardziej konkurencyjny globalny krajobraz AI, w szczególności na postępy poczynione zarówno przez chińskie, jak i amerykańskie firmy. Modele te nie są jedynie stopniowymi ulepszeniami; zostały zaprojektowane do bezpośredniej rywalizacji z jednymi z najbardziej zaawansowanych dostępnych systemów AI, szczycąc się możliwościami, które, według Baidu, dorównują lub przewyższają możliwości ich rywali. Oba modele są dostępne dla użytkowników za pośrednictwem chatbota ERNIE Bot, a Baidu planuje stopniową integrację z szerszą gamą produktów, w tym z flagową wyszukiwarką Baidu.

Czas wydania jest kluczowy. Sektor generatywnej AI przeżywa okres gwałtownych innowacji i intensywnej rywalizacji, ze szczególnym uwzględnieniem dynamiki między Chinami a Stanami Zjednoczonymi. DeepSeek, chiński startup AI, zwrócił uwagę branży na początku 2025 roku modelem R1, modelem rozumowania open-source, który podobno przewyższał wiodące modele AI przy znacznie niższych kosztach. Ten ruch wypchnął DeepSeek przed konkurentów zarówno w Chinach, jak i w USA, w tym Baidu. Baidu było jednak jedną z pierwszych chińskich firm, które wprowadziły konkurenta ChatGPT, ERNIE Bot.

ERNIE X1 i ERNIE 4.5: Bliższe Spojrzenie na Nowe Modele Baidu

ERNIE X1 i ERNIE 4.5, choć oba opracowane przez Baidu, są odrębnymi modelami bazowymi dostosowanymi do różnych zastosowań:

• ERNIE X1: Ten model jest pozycjonowany jako wysokowydajny silnik rozumowania, bezpośrednio konkurujący z modelami takimi jak DeepSeek R1 i OpenAI o3 mini. Jest przeznaczony do zadań wymagających złożonego logicznego przetwarzania i wieloetapowego rozwiązywania problemów.

• ERNIE 4.5: Ten model to duży multimodalny model AI, zdolny do przetwarzania i rozumienia różnych form mediów – tekstu, obrazów, dźwięku i wideo. Konkuruje z modelami takimi jak GPT-4o i Google Gemini.

Pojawienie się R1 firmy DeepSeek spowodowało zmianę priorytetów głównych graczy AI, takich jak Google, OpenAI, Anthropic i xAI. Firmy te zaczęły koncentrować się na wydajności i przystępności cenowej, obok surowej skali modelu. Wprowadzenie ERNIE X1 przez Baidu w szczególności oznacza jego wejście do tego globalnego wyścigu AI, oferując wydajność porównywalną z R1 i innymi modelami, potencjalnie w jeszcze bardziej konkurencyjnej cenie.

Baidu podkreśla, że rok 2025 jest kluczowy dla ewolucji dużych modeli językowych i powiązanych technologii. Komunikat prasowy firmy podkreśla jej ciągłe zaangażowanie w inwestowanie w sztuczną inteligencję, centra danych i infrastrukturę chmurową, mając na celu dalsze zwiększanie możliwości AI i opracowywanie jeszcze potężniejszych modeli nowej generacji.

ERNIE X1: Zagłębianie się w Rozumowanie Głębokiego Myślenia

ERNIE X1 to model językowy specjalnie zaprojektowany do “rozumowania głębokiego myślenia”. Odróżnia go to od tradycyjnych modeli językowych, które przodują w generowaniu szybkich, opartych na wzorcach odpowiedzi. Modele rozumowania, w przeciwieństwie, są zaprojektowane do analizowania złożonych problemów na serię logicznych kroków. Oceniają one różne potencjalne rozwiązania i udoskonalają swoje odpowiedzi przed przedstawieniem ostatecznego wyniku. To sprawia, że są one szczególnie dobrze przystosowane do zadań, które obejmują wieloetapowe planowanie, logiczną dedukcję i skomplikowane rozwiązywanie problemów.

Baidu przypisuje sprawność rozumowania ERNIE X1 kilku zaawansowanym technikom, w tym:

• Progressive Reinforcement Learning: Sugeruje to iteracyjny proces uczenia się, w którym model stale poprawia swoją wydajność poprzez informacje zwrotne.
• End-to-End Training: Oznacza to holistyczne podejście do szkolenia, w którym cały model jest optymalizowany jednocześnie, a nie w oddzielnych etapach.
• Chains of Thought and Action: Ta technika prawdopodobnie umożliwia modelowi podążanie za sekwencją logicznych kroków, naśladując ludzkie procesy myślowe.
• Unified Multi-faceted Reward System: Sugeruje to wyrafinowany system oceny i nagradzania wydajności modelu w różnych aspektach rozumowania.

Chociaż Baidu nie ujawniło wyczerpujących szczegółów technicznych, metody te wskazują na skupienie się na iteracyjnym uczeniu się, rozumieniu kontekstowym i ustrukturyzowanym rozumowaniu – mocnych stronach, które są również charakterystyczne dla innych udanych modeli rozumowania.

W praktycznych zastosowaniach Baidu twierdzi, że ERNIE X1 wykazuje “zwiększone możliwości rozumienia, planowania, refleksji i ewolucji”. Firma podkreśla jego biegłość w takich obszarach jak:

• Literary Creation: Generowanie kreatywnych formatów tekstowych.
• Manuscript Writing: Pomoc w tworzeniu dłuższych dokumentów.
• Dialogue: Angażowanie się w naturalne i spójne rozmowy.
• Logical Reasoning: Rozwiązywanie problemów wymagających logicznej dedukcji.
• Complex Calculations: Wykonywanie skomplikowanych operacji matematycznych.
• ‘Chinese Knowledge’: Ta nieokreślona zdolność prawdopodobnie odnosi się do głębokiego zrozumienia chińskiego języka, kultury i kontekstu.

W rezultacie ERNIE X1 ma zasilać różnorodne aplikacje, w tym:

• Search Engines: Ulepszanie wyników wyszukiwania dzięki bardziej zniuansowanemu zrozumieniu.
• Document Summarization and Q&A: Dostarczanie zwięzłych podsumowań i dokładnych odpowiedzi na pytania.
• Image Understanding and Generation: Interpretowanie i tworzenie treści wizualnych.
• Code Interpretation: Analizowanie i rozumienie kodu programowania.
• Webpage Analysis: Wyodrębnianie kluczowych informacji ze stron internetowych.
• Mind Mapping: Tworzenie wizualnych reprezentacji pomysłów i koncepcji.
• Academic Research: Pomoc w zadaniach badawczych w różnych dyscyplinach.
• Business and Franchise Information Search: Dostarczanie istotnych informacji dla zapytań biznesowych.

ERNIE X1: Benchmarking w Porównaniu z Konkurencją

Chociaż Baidu nie opublikowało konkretnych wyników benchmarków ani szczegółowych ocen dla ERNIE X1, twierdzi, że wydajność modelu jest “na równi z” DeepSeek R1, a jednocześnie jest oferowana w “tylko połowie ceny”. Obecnie Baidu nie przedstawiło porównań z innymi modelami rozumowania na rynku. Ten brak szczegółowych danych porównawczych utrudnia pełną ocenę konkurencyjnej pozycji ERNIE X1, ale twierdzenie o porównywalnej wydajności przy niższych kosztach jest z pewnością godne uwagi.

ERNIE 4.5: Wykorzystanie Natywnych Możliwości Multimodalnych

ERNIE 4.5 jest prezentowany przez Baidu jako “natywny model multimodalny”. Oznacza to, że jest zaprojektowany do bezproblemowej integracji i rozumienia różnych form mediów – tekstu, obrazów, dźwięku i wideo – w ramach ujednoliconej struktury. W przeciwieństwie do wielu systemów AI, które przetwarzają różne typy mediów oddzielnie, ERNIE 4.5 jest zaprojektowany do łączenia tych modalności, a nawet konwertowania między nimi (np. tekstu na dźwięk i odwrotnie).

Baidu podkreśla, że ERNIE 4.5 “osiąga optymalizację współpracy poprzez wspólne modelowanie wielu modalności, demonstrując wyjątkowe możliwości rozumienia multimodalnego”. Sugeruje to wyrafinowane podejście, w którym model uczy się rozumieć i odnosić informacje z różnych typów mediów.

Oprócz sprawności multimodalnej, ERNIE 4.5 szczyci się “wyrafinowanymi umiejętnościami językowymi”, zwiększającymi jego możliwości rozumienia i generowania, a także logiczne rozumowanie, pamięć i umiejętności kodowania. Baidu podkreśla również “silną inteligencję” modelu i “świadomość kontekstową”, w szczególności jego zdolność do rozpoznawania zniuansowanych treści, takich jak memy internetowe i satyryczne kreskówki. Wskazuje to na skupienie się na zrozumieniu nie tylko dosłownego znaczenia treści, ale także jej kontekstu kulturowego i społecznego.

Ponadto Baidu twierdzi, że ERNIE 4.5 jest mniej podatny na “halucynacje” – powszechny problem w AI, w którym modele generują fałszywe lub wprowadzające w błąd informacje, które na pierwszy rzut oka mogą wydawać się wiarygodne. Jest to kluczowa poprawa, ponieważ halucynacje mogą podważyć wiarygodność i zaufanie do systemów AI.

Baidu przypisuje te postępy kilku kluczowym technologiom, w tym:

• Spatiotemporal Representation Compression: Prawdopodobnie odnosi się to do technik wydajnego reprezentowania i przetwarzania informacji, które zmieniają się w czasie i przestrzeni, takich jak treści wideo.
• Knowledge-Centric Training Data Construction: Sugeruje to skupienie się na budowaniu zbiorów danych szkoleniowych, które są bogate w wiedzę faktyczną.
• Self-Feedback Enhanced Post-Training: Oznacza to mechanizm, w którym model może uczyć się na podstawie własnych wyników i poprawiać swoją wydajność w czasie.
• Heterogeneous Multimodal Mixture-of-Experts (MoE): To podejście wykorzystuje mniejsze, wyspecjalizowane modele “ekspertów”, które są aktywowane tylko wtedy, gdy są potrzebne. Optymalizuje to wydajność i zmniejsza koszty obliczeniowe. Modele MoE są często mniejsze i bardziej opłacalne niż tradycyjne modele oparte na transformatorach, a mimo to mogą osiągać porównywalną lub nawet lepszą wydajność, co czyni je atrakcyjną opcją dla rozwoju AI.

Patrząc w przyszłość, raporty wskazują, że Baidu planuje wydać ERNIE 5 jeszcze w 2025 roku, obiecując “duże ulepszenia” w jego możliwościach multimodalnych. Sugeruje to ciągłe zaangażowanie w przesuwanie granic multimodalnej AI.

ERNIE 4.5: Analiza Porównawcza

Baidu bezpośrednio porównało możliwości multimodalne ERNIE 4.5 z GPT-4o firmy OpenAI. Firma twierdzi, że ERNIE 4.5 przewyższył GPT-4o w prawie każdym benchmarku, z wyjątkiem MMU (Massive Multi-discipline Understanding). MMU ocenia modele na szerokim zakresie zadań na poziomie college’u, które wymagają dogłębnej wiedzy przedmiotowej i przemyślanego rozumowania. Sugeruje to, że chociaż ERNIE 4.5 przoduje w wielu obszarach, GPT-4o może nadal mieć przewagę w zadaniach wymagających specjalistycznej wiedzy akademickiej.

Baidu przedstawia również wyniki benchmarków wskazujące, że ERNIE 4.5 przewyższa GPT-4o i GPT-4.5 firmy OpenAI, a także DeepSeek V3, w kilku innych obszarach, w tym:

• C-Eval: Ten benchmark ocenia zaawansowaną wiedzę i umiejętności rozumowania w różnych dyscyplinach, od nauk humanistycznych po nauki ścisłe i inżynierię. Dobre wyniki ERNIE 4.5 sugerują szerokie zrozumienie różnych przedmiotów.
• CMMLU: Ten benchmark ocenia wiedzę i umiejętności rozumowania w specyficznym kontekście chińskiego języka i kultury. Sukces ERNIE 4.5 podkreśla jego biegłość w tej dziedzinie.
• GSM8K: Ten benchmark ocenia wieloetapowe rozumowanie przy użyciu problemów matematycznych ze szkoły podstawowej. Wyniki ERNIE 4.5 wskazują na silne zdolności w rozumowaniu matematycznym.
• DROP: Ten benchmark mierzy zdolności rozumienia tekstu przez LLM. Wyniki ERNIE 4.5 sugerują wysoki poziom rozumienia tekstu.

Należy jednak przyznać, że wiele benchmarków, w których ERNIE 4.5 wykazał lepszą wydajność, było specjalnie ukierunkowanych na chiński język i kulturę. Może to częściowo wyjaśniać, dlaczego GPT-4o i GPT-4.5, modele opracowane przez amerykańską firmę, nie wypadły tak dobrze. Niemniej jednak ERNIE 4.5 przewyższył również DeepSeek-V3, model opracowany przez chińską firmę, w wielu z tych benchmarków, co wskazuje na prawdziwą przewagę konkurencyjną w kontekście chińskim.

Z drugiej strony, ERNIE 4.5 podobno nie radził sobie tak dobrze w niektórych innych benchmarkach, w tym:

• MMLU-Pro: Ten benchmark ocenia rozumienie języka w szerszym i bardziej wymagającym zestawie zadań. GPT-4.5 przewyższył tutaj ERNIE 4.5, co sugeruje potencjalną przewagę w ogólnym rozumieniu języka.
• GPQA: Ten benchmark obejmuje zbiór danych pytań wielokrotnego wyboru napisanych przez ekspertów w dziedzinie biologii, fizyki i chemii. GPT-4.5 ponownie przewyższył ERNIE 4.5, co wskazuje na lepsze zrozumienie specjalistycznej wiedzy naukowej.
• Math-500: Ten benchmark testuje umiejętność rozwiązywania trudnych problemów matematycznych na poziomie szkoły średniej. Zarówno DeepSeek-V3, jak i GPT-4.5 przewyższyły ERNIE 4.5, co sugeruje potrzebę dalszej poprawy w zaawansowanym rozumowaniu matematycznym.
• LiveCodeBench: Ten benchmark mierzy możliwości kodowania. GPT-4.5 przewyższył ERNIE 4.5, co wskazuje na potencjalną przewagę w generowaniu i rozumieniu kodu.

Pomimo lepszej wydajności GPT-4.5 w niektórych benchmarkach, Baidu podkreśla, że ERNIE 4.5 jest wyceniony na zaledwie 1% ceny modelu OpenAI. Ta znacząca różnica w kosztach może sprawić, że ERNIE 4.5 będzie bardzo atrakcyjną opcją dla firm i deweloperów poszukujących opłacalnego multimodalnego rozwiązania AI.

Dostęp do ERNIE X1 i ERNIE 4.5

ERNIE 4.5 jest obecnie dostępny za pośrednictwem swojego API oraz na platformie MaaS (Model-as-a-Service) Baidu AI Cloud, Qianfan. Ceny wejściowe zaczynają się od 0,004 RMB za tysiąc tokenów, a ceny wyjściowe od 0,016 RMB za tysiąc tokenów. Baidu oświadcza, że ERNIE X1 będzie “wkrótce” dostępny na platformie, a ceny wejściowe będą zaczynać się od 0,002 RMB za tysiąc tokenów, a ceny wyjściowe od 0,008 RMB za tysiąc tokenów.

Użytkownicy mogą również wchodzić w interakcje z oboma modelami za pośrednictwem chatbota Baidu, ERNIE Bot, zapewniając wygodny i przyjazny dla użytkownika interfejs do eksploracji ich możliwości.

Konkretna struktura cenowa i szczegóły dostępności podkreślają zaangażowanie Baidu w udostępnianie tych zaawansowanych modeli AI szerokiemu gronu użytkowników, od indywidualnych deweloperów po duże przedsiębiorstwa. Konkurencyjne ceny, szczególnie w przypadku ERNIE X1, pozycjonują Baidu jako silnego konkurenta na globalnym rynku AI, oferując atrakcyjną alternatywę dla modeli amerykańskich gigantów technologicznych.