Baidu Lança ERNIE X1 e 4.5

A Baidu, uma força dominante no cenário tecnológico da China, lançou duas atualizações significativas para seu modelo de fundação ERNIE (Enhanced Representation through Knowledge Integration). Estas novas iterações, ERNIE X1 e ERNIE 4.5, representam a resposta estratégica da Baidu ao cenário global de IA cada vez mais competitivo, particularmente os avanços feitos por empresas chinesas e americanas. Estes modelos não são meras atualizações incrementais; eles são projetados para competir diretamente com alguns dos sistemas de IA mais avançados disponíveis, ostentando capacidades que, de acordo com a Baidu, igualam ou superam as de seus rivais. Ambos os modelos são acessíveis aos usuários através do chatbot ERNIE Bot, e a Baidu planeja uma integração faseada em sua gama mais ampla de produtos, incluindo seu principal produto, o Baidu Search.

O momento deste lançamento é crucial. O setor de IA generativa está passando por um período de rápida inovação e intensa rivalidade, com um foco particular na dinâmica entre a China e os Estados Unidos. A DeepSeek, uma startup chinesa de IA, capturou a atenção da indústria no início de 2025 com o R1, um modelo de raciocínio de código aberto que supostamente superou os principais modelos de IA a um custo significativamente menor. Este movimento impulsionou a DeepSeek à frente dos concorrentes na China e nos EUA, incluindo a Baidu. A Baidu, no entanto, foi uma das primeiras empresas chinesas a introduzir um concorrente do ChatGPT, o ERNIE Bot.

ERNIE X1 e ERNIE 4.5: Uma Análise Mais Detalhada dos Novos Modelos da Baidu

ERNIE X1 e ERNIE 4.5, embora ambos desenvolvidos pela Baidu, são modelos de fundação distintos, adaptados para diferentes aplicações:

• ERNIE X1: Este modelo é posicionado como um mecanismo de raciocínio de alta eficiência, desafiando diretamente modelos como DeepSeek R1 e o o3 mini da OpenAI. Ele é projetado para tarefas que exigem processamento lógico complexo e resolução de problemas em várias etapas.

• ERNIE 4.5: Este modelo é uma IA multimodal grande, capaz de processar e entender várias formas de mídia – texto, imagens, áudio e vídeo. Ele compete com modelos como GPT-4o e Gemini do Google.

O surgimento do R1 da DeepSeek provocou uma mudança nas prioridades dos principais players de IA, como Google, OpenAI, Anthropic e xAI. Essas empresas começaram a se concentrar em eficiência e acessibilidade, juntamente com a escala bruta do modelo. A introdução do ERNIE X1 pela Baidu, em particular, significa sua entrada nesta corrida global de IA, oferecendo desempenho comparável ao R1 e outros modelos, potencialmente a um preço ainda mais competitivo.

A Baidu enfatiza que 2025 é um ano crucial para a evolução dos modelos de linguagem grandes e tecnologias relacionadas. O comunicado de imprensa da empresa destaca seu compromisso contínuo em investir em inteligência artificial, data centers e infraestrutura de nuvem, com o objetivo de aprimorar ainda mais suas capacidades de IA e desenvolver modelos de próxima geração ainda mais poderosos.

ERNIE X1: Aprofundando-se no Raciocínio Profundo

ERNIE X1 é um modelo de linguagem especificamente projetado para ‘raciocínio profundo’. Isso o distingue dos modelos de linguagem tradicionais que se destacam na geração de respostas rápidas e baseadas em padrões. Os modelos de raciocínio, em contraste, são projetados para dissecar problemas complexos em uma série de etapas lógicas. Eles avaliam várias soluções potenciais e refinam suas respostas antes de apresentar uma saída final. Isso os torna particularmente adequados para tarefas que envolvem planejamento em várias etapas, dedução lógica e resolução de problemas complexos.

A Baidu atribui a proeza de raciocínio do ERNIE X1 a várias técnicas avançadas, incluindo:

• Progressive Reinforcement Learning: Isso sugere um processo de aprendizado iterativo onde o modelo melhora continuamente seu desempenho através de feedback.
• End-to-End Training: Isso implica uma abordagem de treinamento holística onde todo o modelo é otimizado simultaneamente, em vez de em estágios separados.
• Chains of Thought and Action: Esta técnica provavelmente permite que o modelo siga uma sequência de etapas lógicas, imitando os processos de pensamento humano.
• Unified Multi-faceted Reward System: Isso sugere um sistema sofisticado para avaliar e recompensar o desempenho do modelo em vários aspectos do raciocínio.

Embora a Baidu não tenha divulgado detalhes técnicos exaustivos, esses métodos apontam para um foco no aprendizado iterativo, compreensão contextual e raciocínio estruturado – pontos fortes que também são característicos de outros modelos de raciocínio bem-sucedidos.

Em aplicações práticas, a Baidu afirma que o ERNIE X1 exibe ‘capacidades aprimoradas de compreensão, planejamento, reflexão e evolução’. A empresa destaca sua proficiência em áreas como:

• Literary Creation: Geração de formatos de texto criativos.
• Manuscript Writing: Auxílio na elaboração de documentos mais longos.
• Dialogue: Envolvimento em conversas naturais e coerentes.
• Logical Reasoning: Resolução de problemas que requerem dedução lógica.
• Complex Calculations: Realização de operações matemáticas complexas.
• ‘Chinese Knowledge’: Esta capacidade não especificada provavelmente se refere a uma profunda compreensão da língua, cultura e contexto chineses.

Consequentemente, o ERNIE X1 é projetado para alimentar uma ampla gama de aplicações, incluindo:

• Search Engines: Melhorando os resultados de pesquisa com uma compreensão mais diferenciada.
• Document Summarization and Q&A: Fornecendo resumos concisos e respostas precisas a perguntas.
• Image Understanding and Generation: Interpretando e criando conteúdo visual.
• Code Interpretation: Analisando e compreendendo código de programação.
• Webpage Analysis: Extraindo informações importantes de páginas da web.
• Mind Mapping: Criando representações visuais de ideias e conceitos.
• Academic Research: Auxiliando em tarefas de pesquisa em várias disciplinas.
• Business and Franchise Information Search: Fornecendo informações relevantes para consultas de negócios.

ERNIE X1: Benchmarking Contra a Concorrência

Embora a Baidu não tenha divulgado pontuações de benchmark específicas ou avaliações detalhadas para o ERNIE X1, ela afirma que o desempenho do modelo está ‘no mesmo nível’ do DeepSeek R1, sendo oferecido a ‘apenas metade do preço’. No momento, a Baidu não forneceu comparações com outros modelos de raciocínio no mercado. Essa falta de dados comparativos detalhados torna difícil avaliar completamente a posição competitiva do ERNIE X1, mas a alegação de desempenho comparável a um custo menor é certamente digna de nota.

ERNIE 4.5: Abraçando Capacidades Multimodais Nativas

ERNIE 4.5 é apresentado pela Baidu como um ‘modelo multimodal nativo’. Isso significa que ele é projetado para integrar e entender perfeitamente várias formas de mídia – texto, imagens, áudio e vídeo – dentro de uma estrutura unificada. Ao contrário de muitos sistemas de IA que processam diferentes tipos de mídia separadamente, o ERNIE 4.5 é projetado para combinar essas modalidades e até mesmo converter entre elas (por exemplo, texto para áudio e vice-versa).

A Baidu destaca que o ERNIE 4.5 ‘alcança otimização colaborativa através da modelagem conjunta de múltiplas modalidades, demonstrando capacidades excepcionais de compreensão multimodal’. Isso sugere uma abordagem sofisticada onde o modelo aprende a entender e relacionar informações entre diferentes tipos de mídia.

Além de sua proeza multimodal, o ERNIE 4.5 possui ‘habilidades de linguagem refinadas’, aprimorando suas capacidades de compreensão e geração, bem como suas habilidades de raciocínio lógico, memória e codificação. A Baidu também enfatiza a ‘forte inteligência’ e a ‘consciência contextual’ do modelo, particularmente sua capacidade de reconhecer conteúdo diferenciado, como memes da internet e desenhos animados satíricos. Isso indica um foco em entender não apenas o significado literal do conteúdo, mas também seu contexto cultural e social.

Além disso, a Baidu afirma que o ERNIE 4.5 é menos suscetível a ‘alucinações’ – um problema comum em IA onde os modelos geram informações falsas ou enganosas que podem parecer plausíveis à primeira vista. Esta é uma melhoria crucial, pois as alucinações podem minar a confiabilidade e a credibilidade dos sistemas de IA.

A Baidu credita esses avanços a várias tecnologias-chave, incluindo:

• Spatiotemporal Representation Compression: Isso provavelmente se refere a técnicas para representar e processar eficientemente informações que mudam ao longo do tempo e do espaço, como conteúdo de vídeo.
• Knowledge-Centric Training Data Construction: Isso sugere um foco na construção de conjuntos de dados de treinamento que são ricos em conhecimento factual.
• Self-Feedback Enhanced Post-Training: Isso implica um mecanismo onde o modelo pode aprender com suas próprias saídas e melhorar seu desempenho ao longo do tempo.
• Heterogeneous Multimodal Mixture-of-Experts (MoE): Esta abordagem utiliza modelos ‘especialistas’ menores e especializados que são ativados apenas quando necessário. Isso otimiza o desempenho e reduz os custos computacionais. Os modelos MoE são frequentemente menores e mais econômicos do que os modelos tradicionais baseados em transformadores, mas podem alcançar desempenho comparável ou até superior, tornando-os uma opção atraente para o desenvolvimento de IA.

Olhando para o futuro, relatórios indicam que a Baidu planeja lançar o ERNIE 5 ainda em 2025, prometendo ‘grandes melhorias’ em suas capacidades multimodais. Isso sugere um compromisso contínuo em expandir os limites da IA multimodal.

ERNIE 4.5: Uma Análise Comparativa

A Baidu comparou diretamente as capacidades multimodais do ERNIE 4.5 com o GPT-4o da OpenAI. A empresa afirma que o ERNIE 4.5 superou o GPT-4o em quase todos os benchmarks, com exceção do MMU (Massive Multi-discipline Understanding). O MMU avalia modelos em uma ampla gama de tarefas de nível universitário que exigem conhecimento aprofundado do assunto e raciocínio deliberado. Isso sugere que, embora o ERNIE 4.5 se destaque em muitas áreas, o GPT-4o ainda pode ter uma vantagem em tarefas que exigem conhecimento acadêmico especializado.

A Baidu também apresenta resultados de benchmark indicando que o ERNIE 4.5 supera o GPT-4o e o GPT-4.5 da OpenAI, bem como o V3 da DeepSeek, em várias outras áreas, incluindo:

• C-Eval: Este benchmark avalia o conhecimento avançado e as habilidades de raciocínio em várias disciplinas, desde as humanidades até a ciência e a engenharia. O forte desempenho do ERNIE 4.5 aqui sugere uma ampla compreensão de diversos assuntos.
• CMMLU: Este benchmark avalia o conhecimento e as habilidades de raciocínio dentro do contexto específico da língua e cultura chinesas. O sucesso do ERNIE 4.5 aqui destaca sua proficiência neste domínio.
• GSM8K: Este benchmark avalia o raciocínio em várias etapas usando problemas de matemática do ensino fundamental. O desempenho do ERNIE 4.5 indica fortes capacidades de raciocínio matemático.
• DROP: Este benchmark mede as habilidades de compreensão de leitura de um LLM. Os resultados do ERNIE 4.5 sugerem um alto nível de compreensão de texto.

É importante reconhecer, no entanto, que muitos dos benchmarks em que o ERNIE 4.5 demonstrou desempenho superior foram especificamente focados na língua e cultura chinesas. Isso pode explicar parcialmente por que o GPT-4o e o GPT-4.5, modelos desenvolvidos por uma empresa americana, não tiveram um desempenho tão bom. No entanto, o ERNIE 4.5 também superou o DeepSeek-V3, um modelo desenvolvido por uma empresa chinesa, em muitos desses benchmarks, indicando uma vantagem competitiva genuína no contexto chinês.

Por outro lado, o ERNIE 4.5 supostamente não teve um desempenho tão bom em certos outros benchmarks, incluindo:

• MMLU-Pro: Este benchmark avalia a compreensão da linguagem em um conjunto mais amplo e desafiador de tarefas. O GPT-4.5 superou o ERNIE 4.5 aqui, sugerindo uma vantagem potencial na compreensão geral da linguagem.
• GPQA: Este benchmark compreende um conjunto de dados de perguntas de múltipla escolha escritas por especialistas em biologia, física e química. O GPT-4.5 novamente superou o ERNIE 4.5, indicando uma compreensão mais forte do conhecimento científico especializado.
• Math-500: Este benchmark testa a capacidade de resolver problemas desafiadores de matemática do ensino médio. Tanto o DeepSeek-V3 quanto o GPT-4.5 superaram o ERNIE 4.5, sugerindo a necessidade de melhorias adicionais no raciocínio matemático avançado.
• LiveCodeBench: Este benchmark mede as capacidades de codificação. O GPT-4.5 superou o ERNIE 4.5, indicando uma vantagem potencial na geração e compreensão de código.

Apesar do desempenho superior do GPT-4.5 em alguns benchmarks, a Baidu enfatiza que o ERNIE 4.5 tem um preço de apenas 1% do modelo da OpenAI. Essa diferença significativa de custo pode tornar o ERNIE 4.5 uma opção altamente atraente para empresas e desenvolvedores que buscam uma solução de IA multimodal econômica.

Acessando ERNIE X1 e ERNIE 4.5

O ERNIE 4.5 está atualmente acessível através de sua API e na plataforma MaaS (Model-as-a-Service) da Baidu AI Cloud, Qianfan. Os preços de entrada começam em RMB 0,004 por mil tokens, e os preços de saída começam em RMB 0,016 por mil tokens. A Baidu afirma que o ERNIE X1 estará disponível na plataforma ‘em breve’, com preços de entrada a partir de RMB 0,002 por mil tokens e preços de saída a partir de RMB 0,008 por mil tokens.

Os usuários também podem interagir com ambos os modelos através do chatbot da Baidu, ERNIE Bot, fornecendo uma interface conveniente e amigável para explorar suas capacidades.

A estrutura de preços específica e os detalhes de disponibilidade destacam o compromisso da Baidu em tornar esses modelos avançados de IA acessíveis a uma ampla gama de usuários, desde desenvolvedores individuais até grandes empresas. O preço competitivo, particularmente para o ERNIE X1, posiciona a Baidu como um forte concorrente no mercado global de IA, oferecendo uma alternativa convincente aos modelos de gigantes da tecnologia americana.