হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

DBRX Instruct vs ERNIE Speed

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
DBRX Instruct vs ERNIE Speed: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

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.

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার
জনপ্রিয় তুলনা:
Databricks

DBRX Instruct

এন্টারপ্রাইজ MoE

Databricks' পথপ্রদর্শক 132B ওপেন MoE মডেল ব্যবহারকারী 16 সূক্ষ্ম বিশেষজ্ঞসমূহ (4 সক্রিয়) এর জন্য এন্টারপ্রাইজ SQL, কোডিং, এবং সাধারণ টাস্কসমূহ.

Intelligence Index76 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Baidu

ERNIE Speed

দ্রুত বাজেট

দ্রুত, free-টিয়ার accessible ভাষা মডেল প্রদানকারী দ্রুত response প্রজন্ম এর জন্য bulk প্রক্রিয়াকরণ এবং entry-level অটোমেশন.

Intelligence Index68 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

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.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যDBRX InstructERNIE Speed
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7668
Provider
DatabricksBaidu
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 text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
75 tok/s175 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং

Evaluations ongoing

খরচ
Tied
Identical monthly runtime cost
স্পিড
ERNIE Speed
+133% faster generation
কনটেক্সট
ERNIE Speed
128K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

DBRX InstructERNIE Speed
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

74%vs64%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1265ptsvs1205pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs175 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better
DBRX Instruct0.48s
ERNIE Speed0.23s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
DBRX Instruct7.15s
ERNIE Speed3.09s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
DBRX Instruct মাসিক API বিল
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
ERNIE Speed মাসিক API বিল
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

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।

MetricDBRX InstructERNIE Speed
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
14K8K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যDBRX InstructERNIE Speed
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)dbrx-instructernie-speed
API প্রোটোকলOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
রিলিজ তারিখ2024-032024-03
নলেজ কাটঅফDecember 2023December 2023
আর্কিটেকচারFine-Grained Sparse Mixture-of-Experts TransformerDistilled High-Throughput Transformer
প্যারামিটার স্কেল132B 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 CloudUnlimited (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 TTLvLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে)vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে)
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টAPI 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 কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিতএক্সটার্নাল 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 বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMBF16 / 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 ক্লাসিফিকেশনOpen-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 কমপ্লায়েন্ট১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট
ইনপুট মডালিটিtexttext
আউটপুট মডালিটিtexttext

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.

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

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