DBRX Instruct vs ERNIE Speed
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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DBRX Instruct von Databricks und ERNIE Speed von Baidu gehören zu den führenden KI-Modellen. DBRX Instruct bietet ein Kontextfenster von 32.8K Tokens bei API-Preisen von $0.00/$0.00 pro 1M Tokens, während ERNIE Speed 128K Tokens Kontext zu $0.00/$0.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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DBRX Instruct
Open-Weights-BasismodellDBRX Instruct von Databricks ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 33K Kontextfenster, 75 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 76/100 und kostenlosem Open-Weights-
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
32.8K tokens
N/A
ERNIE Speed
Ultraschnelle Echtzeit-InferenzERNIE Speed von Baidu ist ein KI-Modell für ultraschnelle Echtzeit-Antworten, niedrige Latenz und Hochdurchsatz-Routing mit 128K Kontextfenster, 175 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 68/100 und kostenlosem Open-Weights-Zugang.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- 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.
| Feature | 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 |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
DBRX Instruct · Strengths & Key Advantages
- 33K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1265)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 75 Token/Sekunde bei nur 480 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (132B total (36B MoE)) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
ERNIE Speed · Strengths & Key Advantages
- 128K Kontextfenster und bis zu 4K maximale Output-Token (MMLU-Pro 64% · Arena Elo 1205)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 175 Token/Sekunde bei nur 230 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (Confidential / 8B Scale) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| 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 |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | DBRX Instruct | ERNIE Speed |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | dbrx-instruct | ernie-speed |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2024-03 | 2024-03 |
| Knowledge Cutoff | December 2023 | December 2023 |
| Architecture | Fine-Grained Sparse Mixture-of-Experts Transformer | Distilled High-Throughput Transformer |
| Parameters | 132B total (36B active MoE) | Confidential / 8B Scale |
| Enterprise Rate Limits (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 |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | 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 | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 82 GB VRAM (4-bit Quantized) · 284 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 17 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
DBRX Instruct vs ERNIE Speed: Schnelle Antworten (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.
Fazit
Sowohl DBRX Instruct (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch ERNIE Speed (Optimal für ultraschnelle Echtzeit-Antworten, niedrige Latenz und Hochdurchsatz-Routing, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: DBRX Instruct führt bei komplexem Reasoning und Coding, ERNIE Speed liefert den höheren Token-Durchsatz und DBRX Instruct ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – DBRX Instruct oder ERNIE Speed?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt DBRX Instruct vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von DBRX Instruct und ERNIE Speed?+
DBRX Instruct kostet $0.00 / $0.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, ERNIE Speed liegt bei $0.00 / $0.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist DBRX Instruct günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
DBRX Instruct bietet 32.8K Tokens Kontext gegenüber 128K Tokens bei ERNIE Speed. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt ERNIE Speed vorn.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Databricks und Baidu, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).