DBRX Instruct vs ERNIE Speed
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
DBRX Instruct by Databricks and ERNIE Speed by Baidu represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, both models offer identical input token rates. On output generation, costs are matched. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, ERNIE Speed provides an expanded memory horizon with 128K tokens. In latency-sensitive production environments, ERNIE Speed leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
DBRX Instruct
এন্টারপ্রাইজ MoEDatabricks' পথপ্রদর্শক 132B ওপেন MoE মডেল ব্যবহারকারী 16 সূক্ষ্ম বিশেষজ্ঞসমূহ (4 সক্রিয়) এর জন্য এন্টারপ্রাইজ SQL, কোডিং, এবং সাধারণ টাস্কসমূহ.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
32.8K tokens
N/A
ERNIE Speed
দ্রুত বাজেটদ্রুত, free-টিয়ার accessible ভাষা মডেল প্রদানকারী দ্রুত response প্রজন্ম এর জন্য bulk প্রক্রিয়াকরণ এবং entry-level অটোমেশন.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- ERNIE Speed has a larger context window (128K vs 33K tokens).
- ERNIE Speed is faster at 175 tok/s vs 75 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | DBRX Instruct | ERNIE Speed |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 76 | 68 |
Provider | Databricks | Baidu |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 32.8K tokens~49 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 4K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 75 tok/s | 175 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
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.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
DBRX Instruct · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Pioneered সূক্ষ্ম 16-বিশেষজ্ঞ MoE আর্কিটেকচার মধ্যে বাণিজ্যিক ওপেন-সোর্স মডেলগুলো
- শক্তিশালী out-এর--box SQL প্রজন্ম এবং tabular database query সক্ষমতা
- Tight নেটিভ ইন্টিগ্রেশন সহ Databricks Lakehouse platform
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- 32K কনটেক্সট উইন্ডো হয় smaller চেয়ে আধুনিক 128K+ alternatives
- প্রয়োজন হয় উল্লেখযোগ্য GPU VRAM এর জন্য unquantized ক্লাস্টার hosting
ERNIE Speed · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Free এর charge এর ওপর Baidu Qianfan API এর জন্য registered ডেভেলপার
- সাব-250ms initial টোকেন প্রজন্ম এবং দ্রুত 175 টোকেন/sec থ্রুপুট
- Adequate সঠিকতা এর জন্য মানদণ্ড টেক্সট সারসংক্ষেপ তৈরি এবং sentiment ট্যাগিং
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- সীমিত analytical গভীরতা এর ওপর জটিল প্রযুক্তিগত বা বৈজ্ঞানিক problems
- Max আউটপুট টোকেন ceiling এর 4096 টোকেন
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | DBRX Instruct | ERNIE Speed |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 14K | 8K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | DBRX Instruct | ERNIE Speed |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | dbrx-instruct | ernie-speed |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2024-03 | 2024-03 |
| নলেজ কাটঅফ | December 2023 | December 2023 |
| আর্কিটেকচার | Fine-Grained Sparse Mixture-of-Experts Transformer | Distilled High-Throughput Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 132B total (36B active MoE) | Confidential / 8B Scale |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 82 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 284 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 5 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 17 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
DBRX Instruct vs ERNIE Speed: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, DBRX Instruct or ERNIE Speed?
DBRX Instruct is more intelligent. It scores 76 compared with 68 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
ERNIE Speed is faster, generating 175 tokens per second compared with 75 tokens per second.
Which model has lower latency?
ERNIE Speed has lower latency, with a time to first token of 0.23s compared with 0.48s.
Which model has a larger context window?
ERNIE Speed has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 32.8K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose DBRX Instruct if your priority is Enterprise data warehouse analytics, automated SQL generation, and lakehouse assistants. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose ERNIE Speed if your workflow prioritizes Bulk text classification, simple conversational routing, and zero-cost prototyping. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does DBRX Instruct compare to ERNIE Speed in API token pricing and cost per token?+
Both DBRX Instruct and ERNIE Speed are open-weights foundation models available at $0.00 direct API cost when self-hosted, or offered at identical baseline rates across major inference providers. Model selection depends on GPU deployment sizing and specialized benchmark performance rather than raw token price.
Which model has a larger context window: DBRX Instruct or ERNIE Speed?+
DBRX Instruct supports a context window of 33K tokens (~25k words), while ERNIE Speed supports 128K tokens (~96k words). Therefore, ERNIE Speed can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: DBRX Instruct or ERNIE Speed?+
DBRX Instruct scores at the frontier of coding benchmarks, while ERNIE Speed scores competitively for software generation. For complex autonomous debugging and agentic engineering, DBRX Instruct provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between DBRX Instruct and ERNIE Speed?+
DBRX Instruct is optimized for low-latency direct generation. In contrast, ERNIE Speed focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between DBRX Instruct and ERNIE Speed?+
DBRX Instruct generates approximately 75 tokens per second, while ERNIE Speed delivers 175 tokens per second. In latency-sensitive production environments, ERNIE Speed provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining DBRX Instruct and ERNIE Speed to optimize costs?+
Yes! Tiered multi-model routing can optimize for latency and accuracy: you can route high-frequency conversational turns and latency-sensitive queries to ERNIE Speed, and route deep architectural or complex reasoning queries to DBRX Instruct. This balanced routing strategy maximizes system throughput and answer quality.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- DBRX Instruct vs ERNIE Lite: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- ERNIE Speed vs ERNIE Lite: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs