ERNIE 5.0 vs Qwen3.6 Max Preview
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
يُعد ERNIE 5.0 من Baidu وQwen3.6 Max Preview من Alibaba من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر ERNIE 5.0 نافذة سياق بحجم 128K رمز بسعر $1.50/$6.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر Qwen3.6 Max Preview سياقًا بحجم 262.1K رمز بسعر $1.50/$6.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.
بدّل وقارن بين أي نموذجين
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
ERNIE 5.0
نموذج رائد متقدمنموذج ERNIE 5.0 من Baidu مصمم خصيصاً لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 70 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 90/100 (بتكلفة $1.5/$6 لكل مليون رمز).
$1.50 / 1M
$6.00 / 1M
128K tokens
60%
Qwen3.6 Max Preview
نموذج رائد متقدمنموذج Qwen3.6 Max Preview من Alibaba مصمم خصيصاً لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 262K وسرعة 75 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 90/100 (بتكلفة $1.5/$6 لكل مليون رمز).
$1.50 / 1M
$6.00 / 1M
262.1K tokens
70%
أهم الفروقات في لمحة
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Qwen3.6 Max Preview has a larger context window (262K vs 128K tokens).
- Qwen3.6 Max Preview is faster at 75 tok/s vs 70 tok/s.
- Qwen3.6 Max Preview leads on SWE-bench coding (70.0% vs 60.0%).
| Feature | ERNIE 5.0 | Qwen3.6 Max Preview |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 90 | 90 |
Provider | Baidu | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $1.50 / 1M | $1.50 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $6.00 / 1M | $6.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.01 / 1M | $1.01 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 70 tok/s | 75 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 60% | 70% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 74.5% | 76% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.15 / 1M | $0.15 / 1M |
من يتفوق في كل مجال؟
At-a-glance decision frameworkنتائج الاختبارات المعيارية الموثقة
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
زمن الاستجابة والسرعة
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
محاكي تكلفة الرموز التفاعلي
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
ERNIE 5.0 · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 60% · GPQA Diamond 74.5%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 70 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 580 مللي ثانية
- تسعير API تنافسي (بتكلفة $1.5/$6 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON
Considerations & Trade-offs
- نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Qwen3.6 Max Preview · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 262K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 70% · GPQA Diamond 76%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 75 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 540 مللي ثانية
- تسعير API تنافسي (بتكلفة $1.5/$6 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON
Considerations & Trade-offs
- نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | ERNIE 5.0 | Qwen3.6 Max Preview |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.32 | $0.32 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 25K | 28K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 9K | 11K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | ERNIE 5.0 | Qwen3.6 Max Preview |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | ernie-5-0 | qwen3-6-max-preview-instruct |
| API Protocol | Baidu REST API (OpenAI-Compatible) | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2026-05 | 2026-04 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | March 2026 |
| Architecture | Colossus-Scale Omnimodal MoE Transformer | High-Scale Frontier Agentic Transformer |
| Parameters | 800B total (45B active MoE) | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($1.5/1M in) across full 128K window | Flat rate ($1.5/1M in) across full 262K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.15/1M tokens | Cached input at $0.15/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | API Prompt Engineering & RAG Distillation | API Prompt Engineering & RAG Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Baidu Production Safety & Alignment Verified | Alibaba Production Safety & Alignment Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision, audio, video | text |
| Output Modalities | text | text |
ERNIE 5.0 vs Qwen3.6 Max Preview: إجابات سريعة (FAQ)
Which model is faster?
Qwen3.6 Max Preview is faster, generating 75 tokens per second compared with 70 tokens per second.
Which model has lower latency?
Qwen3.6 Max Preview has lower latency, with a time to first token of 0.54s compared with 0.58s.
Which model has a larger context window?
Qwen3.6 Max Preview has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 128K tokens.
الحكم النهائي
يتميز كل من ERNIE 5.0 (مثالي لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وQwen3.6 Max Preview (مثالي لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق ERNIE 5.0 في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Qwen3.6 Max Preview سرعة توليد أعلى، بينما يُعد ERNIE 5.0 الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، ERNIE 5.0 أم Qwen3.6 Max Preview؟+
يتصدر ERNIE 5.0 في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.
ما الفرق في تكلفة API بين ERNIE 5.0 وQwen3.6 Max Preview؟+
يبلغ سعر ERNIE 5.0 نحو $1.50 / $6.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Qwen3.6 Max Preview نحو $1.50 / $6.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد ERNIE 5.0 الأرخص.
أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+
يدعم ERNIE 5.0 سياقًا بحجم 128K رمز مقابل 262.1K رمز لنموذج Qwen3.6 Max Preview، بينما يتفوق Qwen3.6 Max Preview في سرعة تدفق الرموز.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- ERNIE 5.0 ضد ERNIE 4.5: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Qwen3.6 Max Preview ضد Qwen3.6 Plus: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Qwen3.7 Max ضد Qwen3.6 Max Preview: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Aion-Mini: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Gemini 3.6 Flash: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-Mini ضد Laguna XS 2.1: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من Baidu وAlibaba وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).