ERNIE 5.1 Nedir? Baidu'nun Yeni MoE Modeli

Baidu, 9 Mayıs 2026'da ERNIE 5.1'i yayınladı. Öne çıkan nokta net: ERNIE 5.0'ın toplam parametrelerinin yaklaşık üçte birine sahip yalnızca metin tabanlı MoE model, Arena Search liderlik tablosunda 1.223 puanla dünya genelinde 4. sıraya, Çin modelleri arasında ise 1. sıraya yerleşti.

Apidog'u bugün deneyin

Bu sürüm, Baidu'nun yalnızca Çince görevlerde değil; araç kullanımı, uzun biçimli yaratıcı yazım ve muhakeme alanlarında da Gemini 3.1 Pro ve DeepSeek-V4-Pro ile rekabet etmeye çalıştığı ilk ERNIE sürümü olarak okunmalı. Eğer Apidog ile API tabanlı LLM iş akışları geliştiriyorsanız ve daha küçük ayak izine sahip, Çin bulutunda barındırılan bir öncü modeli değerlendirmek istiyorsanız, ERNIE 5.1 kısa listeye alınmalı.

Bu yazıda ERNIE 5.1'in ne sunduğunu, mimaride nelerin değiştiğini, Baidu'nun paylaştığı kıyaslama sonuçlarının DeepSeek-V4-Pro ve Gemini 3.1 Pro ile nasıl konumlandığını ve üretimde zaten DeepSeek V4 veya Kimi K2.6 kullanıyorsanız modeli nasıl değerlendirmeniz gerektiğini ele alıyoruz.

TL;DR: ERNIE 5.1 nedir?

ERNIE 5.1, benzer öncü modellerin ön eğitim maliyetinin yaklaşık %6'sında eğitildiği belirtilen, yalnızca metin tabanlı bir MoE modelidir. Toplam parametreleri ERNIE 5.0'ın yaklaşık üçte biri, ileri geçiş başına aktif parametreleri ise yaklaşık yarısı kadardır. Arena Search'te 1.223 puan alır, τ³-bench ve SpreadsheetBench-Verified araç kıyaslamalarında DeepSeek-V4-Pro'yu geçtiği açıklanmıştır ve araç kullanımıyla AIME26'da 99.6 skoruna ulaşır. Model; ERNIE sohbet arayüzü, Baidu AI Studio ERNIE 5.1 Oyun Alanı ve Qianfan API üzerinden denenebilir.

Bu sürüm geliştiriciler için neden önemli?

ERNIE 5.1'i yalnızca “Baidu yeni model çıkardı” diye okumamak gerekir. Geliştirici açısından üç başlık önemli.

1. Maliyet-kalite oranı

Baidu, ERNIE 5.1'in ön eğitim maliyetinin benzer modellerin yaklaşık %6'sı olduğunu belirtiyor. Bu doğrudan API fiyatı anlamına gelmez; ancak Qianfan üzerinde agresif fiyatlama yapılırsa, Çin merkezli LLM sağlayıcıları arasında fiyat baskısı yaratabilir.

Uygulamada takip etmeniz gerekenler:

• Qianfan token fiyatları
• giriş/çıkış token ayrımı
• araç çağırma maliyetleri
• yüksek hacimli isteklerde kota ve oran limitleri

2. Üç eksenli MoE yönlendirme

Baidu'ya göre ERNIE 5.1, MoE yönlendirmesini aynı anda şu eksenlerde yapıyor:

• derinlik
• genişlik
• seyreklik

Çoğu MoE modelinde yönlendirme esas olarak hangi uzmanların etkinleşeceğiyle ilgilidir. ERNIE 5.1'deki iddia, modelin daha az aktif parametreyle araç kullanımı ve muhakeme performansını koruyabildiği yönünde. Bu yaklaşım, klasik GShard tarzı MoE'den çok DeepSeek-V3.x çizgisine daha yakın duruyor.

3. Araç kullanımı ana özellik haline geliyor

ERNIE 5.0 daha çok bilgi ve yaratıcı yazım modeli olarak konumlandırılmıştı. ERNIE 5.1 ise açık şekilde araç kullanımı, çok turlu görev yürütme ve kod yorumlayıcı destekli muhakeme tarafına odaklanıyor.

Bu nedenle ERNIE 5.1'i değerlendirirken yalnızca sohbet kalitesine bakmayın. Şu senaryoları da test edin:

• JSON araç çağırma doğruluğu
• yanlış araç seçme oranı
• çok adımlı görevlerde durum takibi
• başarısız API yanıtlarında toparlanma
• uzun görevlerde tutarlılık

Kıyaslamalar: ERNIE 5.1 nerede duruyor?

Baidu'nun paylaştığı sonuçlar ve en yakın karşılaştırma noktaları şöyle:

Kıyaslama	ERNIE 5.1	Neyi test eder?	En yakın rakip
Arena Search liderlik tablosu	1,223 puan; küresel 4., Çin 1.	İnsan değerlendirmeli arama destekli soru-cevap	Gemini 3.1 Pro, GPT-5.x
τ³-bench	DeepSeek-V4-Pro'yu geçtiği açıklandı	Çok turlu araç kullanımı	DeepSeek-V4-Pro
SpreadsheetBench-Verified	DeepSeek-V4-Pro'yu geçtiği açıklandı	Gerçek dünya e-tablo görevleri	DeepSeek-V4-Pro
AIME26, araçlarla	99.6	Kod yorumlayıcı destekli rekabetçi matematik	GPT-5.x, Gemini 3.1 Pro
GPQA	“Önde gelen kapalı kaynak modellere yaklaşıyor”	Lisansüstü düzeyde bilimsel soru-cevap	Claude Sonnet 4.6
MMLU-Pro	“Önde gelen kapalı kaynak modellere yaklaşıyor”	Geniş alan bilgisi	Öncü modeller

Bu sonuçları yorumlarken dikkatli olun:

• Arena puanları istem karışımına ve değerlendirici havuzuna bağlıdır.
• Çince ağırlıklı istemler ERNIE 5.1'e avantaj sağlamış olabilir.
• AIME26 sonucu araç desteklidir; saf muhakeme skoru açıklanmamıştır.
• Yaratıcı yazım performansı “Gemini 3.1 Pro'ya yaklaşıyor” şeklinde konumlandırılmıştır, doğrudan geçtiği söylenmemiştir.

Buna rağmen τ³-bench ve SpreadsheetBench-Verified sonuçları önemlidir. İkisi de araç kullanımı merkezlidir, harici olarak sürdürülür ve pratik ajan iş akışlarına daha yakındır.

Mimari hakkında bilinenler

Baidu, DeepSeek'in V3 serisi için yaptığı kadar ayrıntılı teknik dokümantasyon paylaşmadı. Ancak yayın sonrası bilgiler şu noktaları doğruluyor:

• Toplam parametreler: ERNIE 5.0'ın yaklaşık üçte biri
• Token başına aktif parametreler: ERNIE 5.0'ın yaklaşık yarısı
• Yönlendirme: derinlik, genişlik ve seyreklik üzerinde esnek MoE
• Ön eğitim maliyeti: benzer modellerin yaklaşık %6'sı
• Modalite: lansmanda yalnızca metin
• Diller: Çince ve İngilizce sürümler mevcut

Açıklanmayan kritik alanlar:

• kesin parametre sayısı
• bağlam penceresi uzunluğu
• eğitim token bütçesi
• üretim oran limitleri
• araç çağırma şeması ayrıntıları

Daha önce GLM 5.1 gibi Çinli MoE modelleriyle çalıştıysanız, benzer şekilde barındırılan API odaklı bir geliştirici deneyimi bekleyebilirsiniz.

ERNIE 5.1 ile henüz yapamayacaklarınız

Üretim mimarisi tasarlamadan önce sınırlamaları netleştirin.

• Görsel giriş yok. ERNIE 5.1 yalnızca metin tabanlıdır. Görsel görevler için ERNIE-VL veya başka bir görsel modele ihtiyacınız olur.
• Ses girişi veya çıkışı yok. Yerel konuşma, gerçek zamanlı ses veya TTS/STT özellikleri sunulmamıştır.
• Yayınlanmış bağlam penceresi yok. Baidu kesin uzunluğu açıklayana kadar uzun belge iş akışlarını parçalara bölerek tasarlayın.
• Hugging Face ağırlıkları yok. ERNIE 5.1 barındırılan bir modeldir. Şirket içi dağıtım gerekiyorsa DeepSeek V4'ü yerel çalıştırma veya yerel LLM seçenekleri daha uygun olabilir.

ERNIE 5.1'i hangi Çin modeliyle karşılaştırmalısınız?

DeepSeek, Kimi, GLM, Qwen ve ERNIE arasında seçim yaparken modeli iş yüküne göre değerlendirin.

ERNIE 5.1'i seçin

Şu durumlarda ERNIE 5.1 mantıklı adaydır:

• Çince veya İngilizce arama destekli yanıtlar istiyorsanız
• araç çağırma performansı öncelikliyse
• Qianfan ekosisteminde çalışıyorsanız
• Çin bulutunda barındırılan bir model sizin için uygunsa
• maliyet-kalite oranını test etmek istiyorsanız

DeepSeek V4'ü seçin

Aşağıdaki ihtiyaçlar varsa DeepSeek V4 daha uygun olabilir:

• açık ağırlık erişimi
• şirket içi veya özel bulut dağıtımı
• araçsız saf muhakeme performansı
• daha fazla dağıtım kontrolü

Kimi K2.6'yı seçin

Belge ağırlıklı iş akışları, uzun bağlam ve büyük metin blokları öncelikliyse Kimi K2.6 değerlendirilmelidir.

GLM 5.1'i seçin

Daha dengeli bir genel amaçlı model arıyorsanız ve yığınınızda zaten Z.ai veya Zhipu bileşenleri varsa GLM 5.1 uygun aday olabilir.

Bu bir sıralama değil. En iyi yaklaşım, kendi görevlerinizden 20-50 örnek seçip modelleri aynı istemler, aynı araç şemaları ve aynı başarı kriterleriyle karşılaştırmaktır.

ERNIE 5.1'i bugün nerede deneyebilirsiniz?

Üç pratik yol var.

1. ERNIE sohbet arayüzü

ernie.baidu.com üzerinden tüketici sohbet arayüzünü kullanabilirsiniz.

Kullanım alanı:

• hızlı deneme
• yaratıcı yazım
• genel muhakeme
• model davranışını manuel gözlemleme

API anahtarı gerekmez, ancak bölgesel erişim ve hesap doğrulama koşulları değişebilir.

2. Baidu AI Studio ERNIE 5.1 Oyun Alanı

Baidu AI Studio üzerindeki ERNIE 5.1 Oyun Alanı, araç çağırma demolarıyla birlikte gelir.

Bunu şu amaçlarla kullanın:

• araç çağırma biçimini görmek
• modelin fonksiyon seçimini test etmek
• API entegrasyonuna geçmeden önce hızlı prototip yapmak

3. Qianfan API

Üretim entegrasyonu için geliştirici uç noktası Qianfan API'dir. Baidu, OpenAI uyumlu istek şekli ve Bearer token doğrulaması sunar.

Daha ayrıntılı uygulama akışı için ERNIE 5.1 API'si Nasıl Kullanılır yazısına bakabilirsiniz.

Birden fazla Çin modeli sağlayıcısını aynı anda değerlendiriyorsanız, Apidog ile her sağlayıcı için istek gövdelerini kaydedebilir, anahtarları yönetebilir ve yanıtları aynı çalışma alanında karşılaştırabilirsiniz.

Apidog ile ERNIE 5.1 değerlendirme akışı

ERNIE 5.1'i mevcut modelinizle karşılaştırmak için basit bir test akışı kurabilirsiniz.

1. Sağlayıcı uç noktalarını ayırın

Örneğin şu koleksiyonları oluşturun:

LLM Eval
├── ERNIE 5.1 / Qianfan
├── DeepSeek V4
├── Kimi K2.6
└── GLM 5.1

Her koleksiyonda aynı görevleri farklı sağlayıcılara gönderin.

2. Ortam değişkenleri tanımlayın

QIANFAN_API_KEY=...
DEEPSEEK_API_KEY=...
KIMI_API_KEY=...
GLM_API_KEY=...

Böylece anahtarları istek gövdelerine gömmeden test edebilirsiniz.

3. Aynı istem setini kullanın

Örneğin araç kullanımı için 20-50 vaka seçin:

{
  "task": "Müşterinin son 3 siparişini bul ve geciken teslimat varsa destek kaydı aç.",
  "expected_tools": ["get_customer", "list_orders", "create_ticket"],
  "success_criteria": [
    "Doğru müşteri sorgulanmalı",
    "Siparişler filtrelenmeli",
    "Yalnızca gecikme varsa destek kaydı açılmalı"
  ]
}

Her model için aynı görevi çalıştırın ve şu metrikleri izleyin:

• doğru araç seçimi
• doğru argüman üretimi
• gereksiz araç çağrısı
• hatalı yanıt sonrası toparlanma
• toplam gecikme
• toplam token maliyeti

4. Model yanıtlarını yan yana karşılaştırın

Karşılaştırmada yalnızca “cevap güzel mi?” diye bakmayın. Üretim için daha faydalı puanlama şeması şöyle olabilir:

0 = başarısız, yanlış araç veya yanlış sonuç
1 = kısmen doğru, manuel düzeltme gerekiyor
2 = doğru, ancak gereksiz adım var
3 = doğru, kısa ve üretime uygun

Bu yaklaşım, halka açık benchmark sonuçlarından daha güvenilir bir karar zemini sağlar.

Fiyatlandırma ve dağıtım

Baidu, ERNIE 5.1'in piyasaya çıkışını takip eden haftalarda 10'dan fazla yaratıcı üretim platformunda kullanılabilir olacağını duyurdu.

Qianfan üzerindeki token başına fiyatlandırma duyuru yazısında paylaşılmadı. Bu nedenle fiyat varsayımıyla mimari kurmayın. Üretime geçmeden önce şunları kontrol edin:

• canlı Qianfan fiyat sayfası
• giriş ve çıkış token fiyatı
• oran limitleri
• kurumsal kota
• bölgesel erişim
• faturalandırma para birimi
• veri saklama politikaları

Yaklaşık %6 ön eğitim maliyeti iddiası önemli, ancak bunun API fiyatına nasıl yansıyacağını görmek için resmi Qianfan konsolunu baz almak gerekir.

Üretim entegrasyonu için öneriler

ERNIE 5.1'i uygulamanıza eklemeden önce şu adımları izleyin.

1. Halka açık benchmark yerine kendi eval setinizi kullanın

τ³-bench iyi bir sinyal olabilir, ancak sizin iş yükünüz değildir. Kendi araç kullanım desenlerinizi yansıtan küçük ama gerçekçi bir test seti oluşturun.

Örnek kategoriler:

• müşteri destek otomasyonu
• sipariş ve envanter sorguları
• finansal tablo işlemleri
• belge özetleme
• çok adımlı API çağrıları
• hata durumunda retry mantığı

Apidog ile benzer bir test yaklaşımı için LLM'leri API olarak test etme rehberine bakabilirsiniz.

2. Çin bulutu gereksinimlerini baştan değerlendirin

Qianfan Çin merkezli bir altyapıdır. Veri ikameti, uyumluluk veya müşteri sözleşmeleriniz “ÇHC altyapısı kullanılamaz” diyorsa, ERNIE 5.1 teknik olarak iyi sonuç verse bile uygun seçenek olmayabilir.

Kontrol etmeniz gerekenler:

• veri işleme bölgesi
• günlükleme politikası
• kurumsal sözleşme koşulları
• müşteri verisi sınıflandırması
• regülasyon kapsamı

3. Fiyatlandırma duyurusunu bekleyin

ERNIE 5.1'in en dikkat çekici iddialarından biri maliyet tarafında. Baidu bu maliyet avantajını API fiyatına yansıtırsa, DeepSeek, Zhipu ve Moonshot gibi sağlayıcılar üzerinde fiyat baskısı oluşabilir.

Üretim kararı için önerilen sıra:

1. teknik kalite testi
2. araç çağırma doğruluğu testi
3. gecikme testi
4. maliyet testi
5. uyumluluk kontrolü
6. küçük trafik yüzdesiyle canlı deneme

Sıkça Sorulan Sorular

ERNIE 5.1 açık kaynak mı?

Hayır. ERNIE 5.1, Baidu'nun sohbet arayüzü, Baidu AI Studio ve Qianfan API üzerinden erişilebilen barındırılan bir modeldir. Yazının yazıldığı tarihte Hugging Face üzerinde halka açık ağırlıklar bulunmamaktadır.

ERNIE 5.1 görsel veya resim girişini destekliyor mu?

Hayır. ERNIE 5.1 lansmanda yalnızca metin tabanlıdır. Görsel görevler için Baidu'nun ERNIE-VL ailesi veya başka bir multimodal model gerekir. Tek bir çok modlu Çin modeli arıyorsanız Qwen 3.5 Omni değerlendirilebilir.

Bağlam uzunluğu nedir?

Baidu, ERNIE 5.1 için net bir bağlam penceresi uzunluğu açıklamadı. Bu bilgi doğrulanana kadar uzun belge iş akışlarında parçalama, özetleme ve retrieval tabanlı tasarım kullanmak daha güvenlidir.

ERNIE 5.1'i Çin dışından kullanabilir miyim?

Sohbet arayüzü ve Qianfan API çoğu bölgeden erişilebilir olabilir; ancak gecikme, hesap doğrulaması ve kurumsal özellikler değişebilir. Bazı özellikler anakara Çin telefon numarası veya iş lisansı gerektirebilir. Ayrıntılı erişim akışı için ERNIE 5.1 API'si Nasıl Kullanılır rehberine bakabilirsiniz.

ERNIE 5.1, DeepSeek-V4-Pro'dan daha iyi mi?

Baidu'nun paylaştığı sonuçlara göre ERNIE 5.1, τ³-bench ve SpreadsheetBench-Verified'da DeepSeek-V4-Pro'yu geçiyor. Ancak açık ağırlık erişimi tarafında DeepSeek avantajlıdır. Araç kullanmadan saf matematik muhakemesinde ise mevcut halka açık veriler kesin bir cevap vermiyor. En doğru yaklaşım, iki modeli kendi iş yükünüzde karşılaştırmaktır.

Sonuç

ERNIE 5.1, Baidu'nun araç kullanımı, arama destekli yanıtlar ve maliyet verimliliği tarafında daha agresif konumlandığı bir sürüm. Üretim için doğrudan geçiş kararı vermek yerine küçük bir eval seti oluşturun, mevcut modelinizle aynı görevlerde test edin ve Qianfan fiyatlandırmasını netleştirin.

Geliştirmeye başlamaya hazırsanız, Apidog'u kullanarak Qianfan OpenAPI spesifikasyonunu içe aktarabilir ve ERNIE 5.1'i mevcut modelinizle aynı çalışma alanında karşılaştırabilirsiniz.