文心一言 ERNIE 5.0 Thinking Preview
Data sourced primarily from official releases (GitHub, Hugging Face, papers), then benchmark leaderboards, then third-party evaluators. Learn about our data methodology
ERNIE 5.0 Thinking Preview currently shows benchmark results led by Claw Bench (27 / 27, score 51). This page also consolidates core specs, context limits, and API pricing so you can evaluate the model from benchmark results and deployment constraints together.
ERNIE 5.0 Thinking Preview是百度于2025年11月发布的文心大模型5.0系列的预览版模型。2026年1月22日,百度正式发布了文心大模型5.0的正式版本,参数量达到2.4万亿,采用原生全模态统一建模技术,支持文本、图像、音频、视频等多种信息的输入与输出。ERNIE 5.0 Thinking Preview可视为正式版发布前的推理优化分支型号,专注于纯文本任务场景。
根据百度ERNIE 5.0的技术报告,模型的底层架构采用Ultra-Sparse MoE(混合专家)架构,总参数量达到万亿级别,但在推理时实际激活的参数占比低于3%。该架构的特点是模态无关的专家路由机制,所有模态的数据在同一共享专家池中处理,不预先区分视觉、语言等标签。
此外,ERNIE 5.0引入了弹性预训练范式(Elastic Training),通过弹性深度和弹性宽度机制,从一次预训练中可抽取不同规格的子模型,降低重复训练的成本。
在对齐阶段,模型采用统一多模态强化学习策略,将逻辑推理、指令跟随与多模态生成任务纳入同一强化学习流程中协同优化。
根据第三方评测平台llmbase.ai的数据,ERNIE 5.0 Thinking Preview在GPQA(研究生级别科学推理测试)中取得77.7%的得分。MMLU Pro得分为83.0%,HLE(人类最后考试)得分为12.7%。该模型在LLMBase的数学复合指标中得分85.0。
在编码任务方面,ERNIE 5.0 Thinking Preview的编码指数(Coding Index)为29.2。LiveCodeBench得分为81.2%,SciCode得分为37.5%。
LMArena大模型竞技场的历史数据显示,ERNIE-5.0-Preview-1203以1451分登上LMArena文本榜,位列中国第一。在创意写作和高难度指令理解等维度上,该模型的得分超过了Claude-Opus-4.1、GPT-5.2、GPT-5.1以及Qwen3-Max-Preview等主流模型。2026年1月15日,正式版模型ERNIE-5.0-0110以1460分登上LMArena文本榜国内第一、全球第八,数学能力排名全球第二。
ERNIE 5.0 Thinking Preview通过百度智能云千帆平台提供API服务,定价如下:
计费项价格(输入≤32k tokens)价格(32k<输入≤128k tokens)
输入¥0.80 / 百万 tokens¥1.00 / 百万 tokens
输出¥3.20 / 百万 tokens¥4.00 / 百万 tokens
上下文窗口为128,000 tokens,最大输出为8,192 tokens。模型为闭源模型,不支持权重开源。需要说明的是,不同第三方平台(如llmbase.ai)显示的定价存在差异——部分平台标注的输入输出价格为$0.00/1M,这一数据并非官方计费信息,可能是由于第三方平台与百度千帆官方定价系统的同步差异所致,实际使用时应以百度千帆官方文档为准。
根据官方及第三方平台的说明,ERNIE 5.0 Thinking Preview主要适用于以下场景:
适合场景:
不适合场景:
ERNIE 5.0 Thinking Preview是百度文心5.0系列中侧重推理和纯文本处理的预览版本。从第三方评测数据来看,其在GPQA(77.7%)、MMLU Pro(83.0%)、LiveCodeBench(81.2%)等基准测试中表现稳定,并在LMArena榜单中取得过国内前列的排名。该模型通过千帆平台以按量计费方式提供,上下文窗口128k tokens,适合处理中等规模的企业知识问答、代码生成和复杂推理类任务。作为预览版本,其定价和能力边界可能在正式版本发布后有所调整。
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