模型版本升级及退役机制
更新时间：2026-08-12
一、概述
1. 服务介绍
随着我们推出更安全、更强大的模型，我们定期淘汰较旧的模型。依赖于本平台预置模型服务能力的客户可能需要偶尔更新以保持正常运作。受影响的客户将始终通过短信、邮件、官方文档等方式得到通知，以获取更多的变更信息。 本页面列出了所有预置服务API对应模型版本的滚动升级方案、退役方案以及退役模型的推荐替代方案和精调基础模型的下线说明。
2. 术语定义
-
带preview预览版本模型：
- 表示预览版，指向最新版本的模型。
- preview模型滚动升级不会提前通知用户，用户可以在文档上查看当前最新指向日期。
-
未带日期主线版本模型：
- 未带日期版本模型，其对应的模型版本会滚动升级更新，会指向一个具体带日期版本的模型。比如，ernie-3.5-8k模型指向ernie-3.5-8k-0205。
- 未带日期版本模型在滚动升级之前，会提前1~2周发送通知给到用户。
- 如果不想体验模型版本滚动升级，可以提前将业务请求指向带日期版本模型。比如提前将请求指向ernie-3.5-8k-0205，则ernie-3.5-8k未来滚动升级至ernie-3.5-8k-0405新版本，客户现有业务将不受影响。但是需要在带日期版本模型退役之前将请求流量指向一个不带日期版本模型，或者指向未退役的带日期版本。
-
带日期版本模型：
- 指代有日期标记的模型，这类模型版本将不再更新，接口地址也保持不变。比如ernie-3.5-8k-0205模型，带有日期标签，则该模型版本以及接口地址（/chat/ernie-3.5-8k-0205）将不再更新。
- 带日期版本预置服务，其生命周期一般为3~6个月。
-
模型版本退役：
- 指代将在指定时间退役的模型版本和接口服务地址。比如2024年3月1日，ernie-3.5-8k-1222被打上【退役】，指定退役日期为：2024年4月1日，替代模型为ernie-3.5-8k-0205。则ernie-3.5-8k-1222模型版本及接口地将在2024年4月1日下线。
- 如果有模型版本被退役，将在模型版本退役记录当中新增一条记录，示例如下：
| 登记日期 | 退役模型版本 | 模型退役日期 | 推荐替换模型 |
|---|---|---|---|
| 2024-3-1（示意，非真实） | ernie-3-2k-1007 | 2024-4-1（示意，非真实） | ernie-3.5-8k-0205 |
- 新模型版本上线，已有模型版本退役，都会提前以短信、站内信等方式通知到用户。
3. 滚动更新模式简介
3.1 规范
百度已经发布ERNIE-3.5、ERNIE-4.0、ERNIE-Speed、ERNIE-Lite、ERNIE-Tiny系列多个版本模型。
- 每个模型版本都会带有一个-MMDD后缀，如ernie-3.5-8k-1222、ernie-3.5-8k-0205等。
- 每个模型系列都会带有一个不带日期版本的模型，如ernie-3.5-8k，ernie-speed-128k等。
- 随着大模型的不断迭代升级，大模型平台会不断上线新版本的模型，比如2月5日上线ernie-3.5-8k-0205，用户可以提前体验带日期的新版本模型，以决定是否接受滚动更新至该版本。
- 未带日期版本模型（如ernie-3.5-8k）将在一段时间以后滚动更新升级，指向该最新版本模型，例如ernie-3.5-8k在ernie-3.5-8k-0205上线一个月以后指向该最新版本。
- 在未带日期版本模型滚动升级至最新版本之前，本平台会提前1~2周以短信、邮件站内信等方式提前告知用户。
- 在推出新版本后，旧版本通常会在3~6个月后退役。例如2023年上线ernie-3.5-8k-1222，预计在2024-4-1弃用该版本。
3.2 滚动更新机制时间线
下面以不带日期版本模型ernie-3.5-8k为例，说明模型版本滚动更新机制及时间线。
假定ernie-3.5-8k当前最新版本为ernie-3.5-8k-1222，ernie-3.5-8k指向ernie-3.5-8k-1222。
- T0：线上ernie-3.5-8k（接口地址为/chat/completions）默认版本为ernie-3.5-8k-1222。
- T1：上线试用接口ernie-3.5-8k-0205，短信、邮件告知用户，可提前体验。
- T2：模型版本滚动升级预通知，提前告知客户ernie-3.5-8k模型（接口地址为/chat/completions）将在指定时间升级至ernie-3.5-8k-0205版本，接口地址不变。
- T3：线上ernie-3.5-8k（接口地址为/chat/completions）模型版本正式滚动升级至ernie-3.5-8k-0205，短信、邮件告知用户ernie-3.5-8k滚动升级完成，并公布ernie-3.5-8k-1222模型版本退役时间。
- T4：上线试用接口ernie-3.5-8k-0308，短信、邮件告知用户，可提前体验。
- T5：模型版本滚动升级预通知，提前告知客户ernie-3.5-8k模型（接口地址为/chat/completions）将在指定时间升级至ernie-3.5-8k-0308版本，接口地址不变。
- T6：线上ernie-3.5-8k（接口地址为/chat/completions）模型版本正式滚动升级至ernie-3.5-8k-0308，短信、邮件告知用户ernie-3.5-8k滚动升级完成，并公布ernie-3.5-8k-0205模型版本退役时间。
- T7: ernie-3.5-8k-1222正式退役, 不可访问。
4. 模型下线迁移指引
当千帆平台计划下线部分模型版本时，为避免影响业务，请参考本指引提前完成迁移。
4.1 迁移前评估
不同模型服务版本在能力、API 参数、上下文长度、价格和实际表现上可能存在差异。建议在迁移前先阅读目标模型文档说明，并结合业务场景完成必要的功能、效果和性能评测，确认满足预期后再切换。
4.2 迁移步骤
4.2.1 确认调用方式
请先明确业务代码的调用方式，以便选择对应迁移流程：
- 直接调用：请求中直接使用预置服务和自部署服务的model入参进行调用。
- 通过自定义接入点调用：使用千帆控制台自定义接入点创建的接入点进行调用。
4.2.2 按调用方式执行迁移
方式一：直接通过模型名称调用v2接口
- API 调用：将请求参数中的 model参数替换为目标替代模型名称（如 ernie-5.1），保存后重新发布或部署。
- SDK 调用：在初始化客户端或调用接口时，更新传入的模型名称参数为替代模型。例如 OpenAI SDK中修改model配置，如model="ernie-5.1"，更新后回归测试并上线。
方式二：通过自定义接入点调用v2接口
自定义接入点在创建时即与所选模型服务版本绑定，为保障服务版本清晰可控，切换模型时需新建接入点并更新调用地址：
- 登录百度智能云控制台，进入千帆大模型平台，在左侧导航栏选择“模型服务”，进入二级导航“在线推理”，找到自定义接入点页面。
- 点击“创建接入点”，选择目标替代模型版本，完成创建并获取新的接入点model参数/接入点ID，注意apikey需要有新接入点的权限，不然会因鉴权不过导致调用失败。
- 将业务代码（API 或 SDK）中引用的旧接入点替换为新接入点model参数/接入点ID，完成切换。
- 在新接入点上进行充分功能验证，确认效果符合预期后全量上线。旧接入点可在验证稳定后删除。
特别说明：使用 v1 接口必须提前升级
若您的业务仍基于千帆 v1 API 接口（ base url 形式：https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/*** ）调用，无论使用上述哪种方式，都必须先将接口升级至当前推荐的 v2 API。v1接口将于2026年8月31日正式下线，未改造会直接导致调用失败，关于v1接口下线详见模型服务 V1 接口下线及迁移说明。请参照千帆 API 升级文档完成认证方式、请求结构及返回格式的适配。
重要注意事项
- 建议主动切换：为保障业务行为的明确可控，平台不会自动将旧模型请求转发至新模型。模型下线后，原模型调用将不可用，请您在截止时间前主动完成切换，以确保服务连续性。
- 成本变化：新旧模型单价可能不同，请提前关注新模型定价，评估成本影响并调整预算，模型服务价格详见价格说明文档。
- 验证与回退：在测试环境充分验证新模型的功能与效果，确认无误后再通过灰度或小流量方式逐步上线。如遇异常可立即回退至原配置，避免对线上业务造成影响。
- 下线截止：到期仍未迁移的旧模型将停止服务，调用报错。请高度重视通知中的截止时间，提前安排计划。
二、完整模型退役历史记录
1. 推理模型
1.1 预置模型服务
参考上述3.2当中的滚动升级时间线，给出模型退役历史记录示例
| 登记日期 | 退役模型版本 | 模型退役日期 | 推荐替换模型 |
|---|---|---|---|
| 2026-08-05 | DeepSeek-V3.2 | 2026-09-29 | DeepSeek-V4-Pro DeepSeek-V4-Flash |
| 2026-08-05 | DeepSeek-V3.2-Think | 2026-09-29 | DeepSeek-V4-Pro DeepSeek-V4-Flash |
| 2026-06-11 | Kimi-K2.5 | 2026-07-09 | Kimi-K2.6 |
| 2026-06-11 | Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct | 2026-07-07 | Qwen3.5-397B-A17B |
| 2026-06-11 | Qwen3-VL-8B-Instruct | 2026-07-02 | Qwen3.5-35B-A3B |
| 2026-06-11 | Qwen3-VL-8B-Thinking | 2026-07-02 | Qwen3.5-35B-A3B |
| 2026-06-11 | Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct | 2026-07-02 | Qwen3.5-35B-A3B |
| 2026-06-11 | Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking | 2026-07-02 | Qwen3.5-35B-A3B |
| 2026-06-11 | Qwen3-VL-32B-Instruct | 2026-07-02 | Qwen3.5-27B |
| 2026-06-11 | Qwen3-VL-32B-Thinking | 2026-07-02 | Qwen3.5-27B |
| 2026-06-11 | Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking | 2026-07-02 | Qwen3.5-397B-A17B |
| 2026-06-11 | Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct | 2026-07-02 | GLM-5.1 |
| 2026-06-11 | Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | 2026-07-02 | GLM-5.1 |
| 2026-06-11 | Qwen3-8B | 2026-07-02 | DeepSeek-V4-Pro DeepSeek-V4-Flash |
| 2026-06-11 | Qwen3-14B | 2026-07-02 | DeepSeek-V4-Pro DeepSeek-V4-Flash |
| 2026-06-11 | Qwen3-30B-A3B | 2026-07-02 | DeepSeek-V4-Pro DeepSeek-V4-Flash |
| 2026-06-11 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | 2026-07-02 | DeepSeek-V4-Pro DeepSeek-V4-Flash |
| 2026-06-11 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | 2026-07-02 | DeepSeek-V4-Pro DeepSeek-V4-Flash |
| 2026-06-11 | Qwen3-32B | 2026-07-02 | DeepSeek-V4-Pro DeepSeek-V4-Flash |
| 2026-06-11 | Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 | 2026-07-02 | DeepSeek-V4-Pro DeepSeek-V4-Flash |
| 2026-06-11 | Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 | 2026-07-02 | DeepSeek-V4-Pro DeepSeek-V4-Flash |
| 2026-06-11 | Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct | 2026-07-02 | DeepSeek-V4-Pro DeepSeek-V4-Flash |
| 2026-06-11 | Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking | 2026-07-02 | DeepSeek-V4-Pro DeepSeek-V4-Flash |
| 2026-06-11 | Deepseek-R1-Distill-Qwen-14B | 2026-07-02 | DeepSeek-V4-Pro DeepSeek-V4-Flash |
| 2026-06-11 | Deepseek-R1-Distill-Qwen-32B | 2026-07-02 | DeepSeek-V4-Pro DeepSeek-V4-Flash |
| 2026-06-03 | MiniMax-M2.5 | 2026-07-02 | Deepseek-V4-Flash |
| 2026-05-26 | DeepSeek-V3-250324 model参数为deepseek-v3 |
2026-06-30 | DeepSeek-V4-Pro DeepSeek-V4-Flash DeepSeek-V3.2 |
| 2026-05-26 | DeepSeek-R1-250528 | 2026-06-30 | DeepSeek-V4-Pro DeepSeek-V4-Flash DeepSeek-V3.2 |
| 2026-05-26 | DeepSeek-V3.1-250821 | 2026-06-30 | DeepSeek-V4-Pro DeepSeek-V4-Flash DeepSeek-V3.2 |
| 2026-05-26 | DeepSeek-V3.1-Think-250821 | 2026-06-30 | DeepSeek-V4-Pro DeepSeek-V4-Flash DeepSeek-V3.2 |
| 2026-05-28 | ERNIE-3.5-8K | 2026-06-30 | ERNIE-4.5-Turbo-128K |
| 2026-05-28 | ERNIE-3.5-8K-0613 | 2026-06-30 | ERNIE-4.5-Turbo-128K |
| 2026-05-28 | ERNIE-3.5-8K-0701 | 2026-06-30 | ERNIE-4.5-Turbo-128K |
| 2026-05-28 | ERNIE-4.0-8K | 2026-06-30 | ERNIE-4.5-Turbo-128K |
| 2026-05-28 | ERNIE-4.0-Turbo-8K | 2026-06-30 | ERNIE-4.5-Turbo-128K |
| 2026-05-28 | ERNIE-4.0-Turbo-128K | 2026-06-30 | ERNIE-4.5-Turbo-128K |
| 2026-05-28 | ERNIE-4.5-0.3B | 2026-06-30 | ERNIE-4.5-Turbo-128K |
| 2026-05-28 | ERNIE-4.5-8K-Preview | 2026-06-30 | ERNIE-4.5-Turbo-128K |
| 2026-05-28 | ERNIE-Bot-Turbo | 2026-06-30 | ERNIE-4.5-Turbo-128K |
| 2026-05-28 | ERNIE-Image-Turbo | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | ERNIE-Lite-128K | 2026-06-30 | ERNIE-4.5-Turbo-128K |
| 2026-05-28 | ERNIE-Lite-Pro-128K | 2026-06-30 | ERNIE-4.5-Turbo-128K |
| 2026-05-28 | ERNIE-Lite-Pro-8K | 2026-06-30 | ERNIE-4.5-Turbo-128K |
| 2026-05-28 | ERNIE-LiteV-8K-Preview | 2026-06-30 | ERNIE-4.5-Turbo-128K |
| 2026-05-28 | ERNIE-Speed-Pro-128K | 2026-06-30 | ERNIE-4.5-Turbo-128K |
| 2026-05-28 | ERNIE-Speed-Pro-8K | 2026-06-30 | ERNIE-4.5-Turbo-128K |
| 2026-05-28 | ERNIE-Video-1.0-I2V | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | ERNIE-Video-1.0-T2V | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | ERNIE-X1-Turbo-32K | 2026-06-30 | ERNIE-4.5-Turbo-128K |
| 2026-05-28 | ERNIE-X1-Turbo-32K-Preview | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | ERNIE-X1-Turbo-Preview | 2026-06-30 | ERNIE-4.5-Turbo-128K |
| 2026-05-28 | iRAG-1.0 | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-8B | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-70B | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-Check-VL | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-Coder | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-Composition | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-Correct | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-EngCard-VL | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-IPCharacter | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-Llama-VL-8B | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-MultiPicOCR | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-OCR-Fast | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-QI-VL | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-SinglePicOCR | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-Sug-8K | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-ToyTalk | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-VL-1.5-Flash | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-VL-70B | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-VL-8B | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | QualityInspection-VL | 2026-06-30 | - |
| 2026-05-28 | ERNIE-4.5-21B-A3B【已退役】 | 2026-06-09 | - |
| 2026-05-28 | ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking【已退役】 | 2026-06-09 | - |
| 2026-05-28 | ERNIE-4.5-VL-28B-A3B【已退役】 | 2026-06-09 | - |
| 2026-05-28 | ERNIE-Character-8K【已退役】 | 2026-06-09 | - |
| 2026-05-28 | ERNIE-Functions-8K【已退役】 | 2026-06-09 | - |
| 2026-05-28 | ERNIE-Lite-8K【已退役】 | 2026-06-09 | - |
| 2026-05-28 | ERNIE-Novel-8K【已退役】 | 2026-06-09 | - |
| 2026-05-28 | ERNIE-Speed-128K【已退役】 | 2026-06-09 | - |
| 2026-05-28 | ERNIE-Speed-8K【已退役】 | 2026-06-09 | - |
| 2026-05-28 | ERNIE-Tiny-8K【已退役】 | 2026-06-09 | - |
| 2026-05-28 | ERNIE-X1-Turbo-Latest【已退役】 | 2026-06-09 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-Agent-Intent-32K【已退役】 | 2026-06-09 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-Agent-Lite-8K【已退役】 | 2026-06-09 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-Agent-Speed-32K【已退役】 | 2026-06-09 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-Agent-Speed-8K【已退役】 | 2026-06-09 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-BLOOMZ-7B-Compressed【已退役】 | 2026-06-09 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-Chinese-Llama-2-13B【已退役】 | 2026-06-09 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-Chinese-Llama-2-70B【已退役】 | 2026-06-09 | - |
| 2026-05-28 | Qianfan-Chinese-Llama-2-7B【已退役】 | 2026-06-09 | - |
| 2026-05-13 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | 2026-05-20 | Qwen3.5-35B-A3B |
| 2026-05-13 | Qwen3-0.6B | 2026-05-20 | ERNIE-4.5-0.3B |
| 2026-05-13 | Qwen3-1.7B | 2026-05-20 | ERNIE-4.5-Turbo-128K |
| 2026-05-13 | Qwen3-4B | 2026-05-20 | ERNIE-4.5-Turbo-128K |
| 2026-03-27 | DeepSeek-R1 250120版本 |
2026-04-28 | DeepSeek-V3.2 |
| 2026-03-23 | MiniMax-M2.1 | 2026-04-23 | MiniMax-M2.5 |
| 2026-03-23 | Qwen2.5-7B-Instruct | 2026-04-23 | DeepSeek-V3.2 |
| 2026-03-23 | Qwen2.5-VL-7B-Instruct | 2026-04-23 | Qwen3.5-35B-A3B |
| 2026-03-23 | QwQ-32B | 2026-04-23 | Qwen3.5-27B |
| 2026-03-23 | gme-Qwen2-VL-2B-Instruct | 2026-04-23 | - |
| 2026-03-23 | ERNIE-4.5-21B-A3B | 2026-04-23 | ERNIE-4.5-Turbo-128K |
| 2026-03-23 | ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking | 2026-04-23 | ERNIE-X1-Turbo-32K |
| 2026-03-23 | ERNIE-4.5-VL-28B-A3B | 2026-04-23 | ERNIE-4.5-Turbo-VL |
| 2026-03-23 | ERNIE-Character-8K | 2026-04-23 | DeepSeek-V3.2 |
| 2026-03-23 | ERNIE-4.5-Turbo-VL-32K-Preview | 2026-04-23 | ERNIE-4.5-Turbo-VL-32K |
| 2026-03-23 | ERNIE-4.5-Turbo-VL-Preview | 2026-04-23 | ERNIE-4.5-Turbo-VL |
| 2026-03-23 | ERNIE-4.5-Turbo-128K-Preview | 2026-04-23 | ERNIE-4.5-Turbo-128K |
| 2026-03-23 | ERNIE-LiteV-Preview | 2026-04-23 | ERNIE-4.5-Turbo-VL |
| 2026-03-23 | ERNIE-Functions-8K | 2026-04-23 | DeepSeek-V3.2 |
| 2026-03-23 | ERNIE-X1-Turbo-Latest | 2026-04-23 | ERNIE-X1-Turbo-32K |
| 2026-03-23 | Qianfan-Llama-VL-8B | 2026-04-23 | Qianfan-VL-8B |
| 2026-03-02 | GLM-4.7 | 2026-04-02 | GLM-5 |
| 2026-02-27 | Qianfan-Lightning-128B-A19B | 2026-02-27 | DeepSeek-V3.2 |
| 2026-02-25 | Kimi-K2-Instruct | 2026-03-26 | Kimi-K2.5 |
| 2026-02-06 | MuseSteamer-2.1-Turbo-I2V | 2026-02-06 | - |
| 2026-02-06 | MuseSteamer-2.1-Lite-I2V | 2026-02-06 | - |
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| 2024-5-16 | ERNIE-4.0-8K(抢占式) | 2024-6-13 | ERNIE-4.0-8K |
| 2024-5-16 | ERNIE-3.5-8K(抢占式) | 2024-6-13 | ERNIE-3.5-8K |
| 2024-5-8 | ERNIE-3.5-4K-0205 | 2024-5-30 | ERNIE-3.5-8K |
| 2024-5-8 | ERNIE-3.5-8K-1222 | 2024-5-30 | ERNIE-3.5-8K |
1.2 一键部署模型
| 登记日期 | 退役模型版本 | 模型退役日期 | 推荐替换模型 |
|---|---|---|---|
| 2025-9-18 | Qianfan-NLU | 2025-10-21 | ERNIE-4.5-21B-A3B |
| 2025-9-18 | Fuyu-8B | 2025-10-21 | Qwen3-8B |
| 2025-9-18 | Gemma-2B-It | 2025-10-21 | Qwen3-1.7B |
| 2025-9-18 | Gemma-7B-It | 2025-10-21 | Qwen3-8B |
| 2025-9-18 | Yi-34B-Chat | 2025-10-21 | ERNIE-4.5-21B-A3B |
| 2025-9-18 | Mistral-7B-Instruct-v0.1 | 2025-10-21 | Qwen3-8B |
| 2025-9-18 | Qianfan-Chinese-Llama-2-1.3B | 2025-10-21 | Qwen3-1.7B |
| 2025-9-18 | Qianfan-Chinese-Llama-2-7B-32K | 2025-10-21 | Qwen3-8B |
| 2025-9-18 | Qianfan-Chinese-Llama-2-7B | 2025-10-21 | Qwen3-8B |
| 2025-9-18 | Linly-Chinese-LLaMA-2-7B | 2025-10-21 | Qwen3-8B |
| 2025-9-18 | Llama-2-7B-Chat | 2025-10-21 | Qwen3-8B |
| 2025-9-18 | Qianfan-Chinese-Llama-2-13B-V2 | 2025-10-21 | Qwen3-14B |
| 2025-9-18 | Linly-Chinese-LLaMA-2-13B | 2025-10-21 | Qwen3-14B |
| 2025-9-18 | Llama-2-13B-Chat | 2025-10-21 | Qwen3-14B |
| 2025-9-18 | Qianfan-Chinese-Llama-2-70B | 2025-10-21 | ERNIE-4.5-21B-A3B |
| 2025-9-18 | Qianfan-Llama-2-70B-Compressed | 2025-10-21 | ERNIE-4.5-21B-A3B |
| 2025-9-18 | Llama-2-70B-Chat | 2025-10-21 | ERNIE-4.5-21B-A3B |
| 2025-9-18 | Chatglm3-6B-32K | 2025-10-21 | Qwen3-8B |
| 2025-9-18 | Chatglm3-6B | 2025-10-21 | Qwen3-8B |
| 2025-9-18 | Chatglm2-6B-Int4 | 2025-10-21 | Qwen3-8B |
| 2025-9-18 | Chatglm2-6B-32K | 2025-10-21 | Qwen3-8B |
| 2025-9-18 | Chatglm2-6B | 2025-10-21 | Qwen3-8B |
| 2025-9-18 | Baichuan2-7B-Chat | 2025-10-21 | Qwen3-8B |
| 2025-9-18 | XVERSE-13B-Chat | 2025-10-21 | Qwen3-14B |
| 2025-9-18 | XuanYuan-70B-Chat-4bit | 2025-10-21 | Qianfan-70B |
| 2025-9-18 | DISC-MedLLM | 2025-10-21 | ERNIE-4.5-21B-A3B |
| 2025-9-18 | Qianfan-BLOOMZ-7B-compressed | 2025-10-21 | Qwen3-8B |
| 2025-9-18 | BLOOMZ-7B | 2025-10-21 | Qwen3-8B |
| 2025-9-18 | RWKV-4-World | 2025-10-21 | Qwen3-8B |
| 2025-9-18 | RWKV-Raven-14B | 2025-10-21 | Qwen3-14B |
| 2025-9-18 | RWKV-4-Pile-14B | 2025-10-21 | Qwen3-14B |
| 2025-9-18 | Falcon-7B-V5-FP16 | 2025-10-21 | Qwen3-8B |
| 2025-9-18 | Falcon-40B-Instruct | 2025-10-21 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 |
| 2025-9-18 | OpenLLaMA-7B-V5-FP16 | 2025-10-21 | Qwen3-8B |
| 2025-9-18 | Dolly-V2-12B | 2025-10-21 | Qwen3-14B |
| 2025-9-18 | MPT-7B-Instruct | 2025-10-21 | Qwen3-8B |
| 2025-9-18 | MPT-30B-Instruct | 2025-10-21 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 |
| 2025-9-18 | OASST-SFT4-Pythia-12B-Epoch-3.5 | 2025-10-21 | Qwen3-14B |
| 2025-9-18 | InternLM-XComposer2-VL-7B | 2025-10-21 | Qwen3-8B |
2. 精调基础模型
2.1 SFT
| 登记日期 | 作业类型 | 基础模型 | 基础模型版本 | 退役日期 |
|---|---|---|---|---|
| 2025-8-7 | 向量模型 | ERNIE Tiny | ERNIE-Tiny-Embedding-128K | 2025-8-14 |
| 2025-8-7 | 图像生成 | 文心一格 | 文心一格 | 2025-8-14 |
| 2025-8-7 | 图像生成 | Stable-Diffusion-XL | Stable-Diffusion-XL-Base-1.0 | 2025-8-14 |
2.2 偏好对齐
| 登记日期 | 类型 | 基础模型 | 基础模型版本 | 退役日期 |
|---|---|---|---|---|
| 2025-8-7 | DPO | ERNIE 4.0 Turbo | ERNIE-4.0-Turbo-8K | 2025-8-14 |
| 2025-8-7 | DPO | ERNIE Lite | ERNIE-Lite-128K-0419 | 2025-8-14 |
| 2025-8-7 | DPO | ERNIE Code | ERNIE-Code3-128K | 2025-8-14 |
| 2025-8-7 | RLHF-奖励模型 | ERNIE Lite | ERNIE Lite-8K-0308 | 2025-8-14 |
2.3 Post-pretrain
| 登记日期 | 基础模型 | 基础模型版本 | 退役日期 |
|---|---|---|---|
| 2025-8-7 | ERNIE Tiny | ERNIE-Tiny-128K-0929 | 2025-8-14 |
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