Baidu'nun Ernie 5.1 Modeli Yapay Zeka Eğitim Maliyetlerini Yüzde 94 Azalttı

Baidu’nun yeni ERNIE 5.1 yapay zekası, benzer ölçekteki büyük modellere kıyasla ön eğitim maliyetlerini yüzde 94 oranında azalttı; bu hamle, sektöre hakim olan sermaye yoğunluklu stratejiye meydan okuyor ve Çinli teknoloji devini maliyet verimli yapay zeka geliştirmede lider konumuna getiriyor.

Baidu, yöntemi "çok boyutlu elastik ön eğitim" olarak adlandırırken, yeni bir modeli sıfırdan inşa etmek yerine mevcut ERNIE 5.0 mimarisinden bir alt ağ çıkarıp sıkıştırma yöntemini detaylandırdı.

Sıkıştırma, toplam parametreleri orijinal modelin yaklaşık üçte birine indirdi ve aktif parametreleri yarı yarıya azalttı; buna rağmen ERNIE 5.1, LMArena Search liderlik tablosunda 1.223 puanla dünya dördüncüsü oldu. AIME26 matematik testinde model, araç desteğiyle %99,6 puan alarak Google’ın Gemini 3.1 Pro modelinin hemen ardından ikinci sırada yer aldı.

Nasdaq'ta işlem gören Baidu (BIDU) için, tipik çok milyon dolarlık eğitim maliyetinin sadece yüzde altısıyla amiral gemisi performansı elde etmek, önemli bir rekabet avantajı sağlıyor. Bu atılım; OpenAI, Google ve Microsoft gibi rakipler üzerinde doğrudan baskı oluşturuyor ve DeepSeek'in 2025'teki düşük maliyetli çıkarım modelinin neden olduğu piyasa sarsıntısını yankılayarak, daha verimli mimarilere doğru piyasa genelinde bir yönelmeyi hızlandırabilir ve Baidu'nun küresel yapay zeka yarışındaki konumuna fayda sağlayabilir.

Eğitim Verimliliğinde Yeni Bir Kriter

Baidu'nun ERNIE 5.1 yaklaşımı, sektörün hakim olan "daha büyük daha iyidir" felsefesinden önemli bir sapmaya işaret ediyor. Şirket, yeni bir modeli sıfırdan eğitmek için devasa hesaplama masraflarına girmek yerine, daha büyük olan ERNIE 5.0 ana modelinin bilgi birikimini miras aldı. Bu verimlilik odaklı strateji, DeepSeek’in 2025 yılındaki R1 modelinin etkisini yansıtıyor; bu model, sorgu başına yüzde 98 daha düşük maliyetle OpenAI’nın o1 performansını yakalamış ve Nvidia’nın piyasa değerinde 600 milyar dolarlık bir düzeltmeyi tetiklemişti.

Yeni modelin temel teknolojisi, Baidu'nun Multi-Teacher On-Policy Distillation (MOPD) adını verdiği dört aşamalı bir pekiştirmeli öğrenme sistemidir. Bu sistem kod, mantık yürütme ve otonom görevler için uzman modelleri paralel olarak eğitti. Bu uzmanlık becerileri daha sonra tek bir birleşik modelde damıtıldı (distillation); bu yöntem, bir yeteneği geliştirirken diğerinin kötüleştiği "tahterevalli etkisini" önlemek için tasarlandı. Son bir çevrimiçi öğrenme aşaması ise açık uçlu konuşma becerilerini geliştirdi.

Rekabet Ortamı ve Piyasa Etkileri

ERNIE 5.1'in performansı, onu diğer tüm Çinli modellerin önüne geçiriyor ve Batılı rakiplerine yaklaşmasını sağlıyor. Karmaşık ve çok adımlı görevler için kritik olan otonom yetenekleri, önceki Çin kriteri olan DeepSeek-V4-Pro'yu şimdiden geride bıraktı. Bir modelin uzmanlık düzeyindeki soruları yanıtlama yeteneğini ölçen GPQA testinde ERNIE 5.1, Batı'nın önde gelen kapalı kaynaklı modellerinin performansına yaklaşıyor.

Bu başarı, Çin arama motoru pazarının yüzde 76'sından fazlasını kontrol eden Baidu'nun, öncü model eğitim maliyetlerinin tam yükünü üstlenmeden hizmetlerini geliştirmesine olanak tanıyor. Şirket, ERNIE 5.1'in yapay zeka rol yapma uygulamalarından kısa drama oluşturma araçlarına kadar Çin'deki 10'dan fazla platformda halihazırda konuşlandırıldığını belirtiyor.

Yatırımcılar için Baidu'nun rekabetçi performansı korurken eğitim maliyetlerini dramatik bir şekilde düşürmedeki başarısı, bir yükseliş (bullish) sinyali olabilir. Bu durum, Nvidia gibi hisselerdeki rallileri tetikleyen yapay zeka donanımı ve hesaplama talebinin başarıya giden tek yol olmayabileceğini gösteriyor. Baidu, 13-14 Mayıs tarihlerinde Pekin'de düzenlenecek Create 2026 geliştirici konferansında endüstriyel uygulamalar hakkında daha fazla detay vermeye hazırlanıyor; bu etkinlik, şirketin kurumsal ve küresel genişleme stratejisinin ipuçları için yakından takip edilecek.

Bu makale sadece bilgilendirme amaçlıdır ve yatırım tavsiyesi niteliği taşımaz.