El nuevo modelo ERNIE 5.1 de Baidu alcanza un rendimiento de primer nivel al tiempo que reduce los costes de preentrenamiento en un 94 %, lo que indica un posible cambio del mercado hacia arquitecturas de IA más eficientes.
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El modelo Ernie 5.1 de Baidu reduce los costes de entrenamiento de IA en un 94 %
La nueva IA ERNIE 5.1 de Baidu ha reducido los costes de preentrenamiento en un 94 % en comparación con modelos similares a gran escala, un movimiento que desafía la estrategia de capital intensivo que domina el sector y posiciona al gigante tecnológico chino como líder en el desarrollo de IA eficiente en costes.
Baidu explica que el truco se llama "preentrenamiento elástico multidimensional", detallando un método para extraer y comprimir una subred de su arquitectura ERNIE 5.0 existente en lugar de construir el nuevo modelo desde cero.
La compresión redujo los parámetros totales a aproximadamente un tercio del modelo original y recortó a la mitad los parámetros activos; sin embargo, ERNIE 5.1 logró el cuarto puesto mundial en la clasificación LMArena Search con una puntuación de 1.223. En el benchmark matemático AIME26, el modelo obtuvo un 99,6 % con asistencia de herramientas, quedando solo por detrás del Gemini 3.1 Pro de Google.
Para Baidu (BIDU), que cotiza en el Nasdaq, lograr un rendimiento de buque insignia por solo el seis por ciento del coste de entrenamiento habitual de varios millones de dólares proporciona una ventaja competitiva significativa. Este avance ejerce una presión directa sobre rivales como OpenAI, Google y Microsoft, y recuerda la disrupción del mercado causada por el modelo de inferencia de bajo coste de DeepSeek en 2025, lo que podría acelerar un giro en todo el mercado hacia arquitecturas más eficientes y beneficiar la posición de Baidu en la carrera global de la IA.
Un nuevo referente en eficiencia de entrenamiento
El enfoque de Baidu con ERNIE 5.1 marca un alejamiento significativo de la filosofía imperante en la industria de que "cuanto más grande, mejor". En lugar de incurrir en gastos computacionales masivos para entrenar un nuevo modelo desde cero, la empresa heredó la base de conocimientos de su modelo matriz ERNIE 5.0. Esta estrategia de eficiencia primero imita el impacto del modelo R1 de DeepSeek en 2025, que igualó el rendimiento del o1 de OpenAI con un coste por consulta un 98 % inferior y provocó una corrección de 600.000 millones de dólares en el valor de mercado de Nvidia.
La tecnología subyacente del nuevo modelo es un sistema de aprendizaje por refuerzo de cuatro etapas que Baidu denomina Multi-Teacher On-Policy Distillation (MOPD). Este sistema entrenó en paralelo modelos especialistas en código, razonamiento y tareas agénticas. Estas habilidades especializadas se destilaron después en un único modelo unificado, un método diseñado para evitar los "efectos de balancín" donde la mejora de una capacidad degrada otra. Una etapa final de aprendizaje en línea perfeccionó las habilidades de conversación abierta.
Panorama competitivo e implicaciones de mercado
El rendimiento de ERNIE 5.1 lo sitúa por delante de todos los demás modelos chinos y al alcance de sus homólogos occidentales. Sus capacidades agénticas, cruciales para tareas complejas de varios pasos, ya han superado el anterior referente chino, DeepSeek-V4-Pro. En el benchmark GPQA, que mide la capacidad de un modelo para responder preguntas de nivel experto, ERNIE 5.1 se aproxima al rendimiento de los principales modelos de código cerrado de Occidente.
Este logro permite a Baidu, que controla más del 76 % del mercado de búsquedas de China, mejorar sus servicios sin soportar toda la carga de los costes de entrenamiento de modelos de frontera. La compañía afirma que ERNIE 5.1 ya se está desplegando en más de 10 plataformas en China, desde aplicaciones de juegos de rol con IA hasta herramientas de generación de dramas cortos.
Para los inversores, el éxito de Baidu a la hora de reducir drásticamente los costes de entrenamiento manteniendo un rendimiento competitivo podría ser una señal alcista. Sugiere que la demanda de hardware y computación de IA, que ha impulsado las subidas de acciones como Nvidia, puede no ser el único camino hacia el éxito. Baidu ofrecerá más detalles sobre aplicaciones industriales en su conferencia de desarrolladores Create 2026 en Pekín el 13 y 14 de mayo, un evento que se seguirá de cerca para detectar señales de su estrategia de expansión empresarial y global.
Este artículo tiene fines meramente informativos y no constituye asesoramiento de inversión.
[1] La nueva IA de Baidu ya supera a los mejores modelos y su creación ha costado un 94 % menos[2] Ernie 5.1 de Baidu: un 6 % del coste de entrenamiento de los mejores modelos[3] Baidu presenta un modelo de IA que reduce los costes de entrenamiento[4] Implementación de tecnologías avanzadas de IA en las finanzas
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