DBRX Instruct vs ERNIE Lite
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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DBRX Instruct de Databricks y ERNIE Lite de Baidu compiten directamente en el ecosistema actual de IA. DBRX Instruct ofrece una ventana de contexto de 32.8K tokens a $0.00/$0.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que ERNIE Lite ofrece 128K tokens de contexto a $0.00/$0.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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DBRX Instruct
Modelo Base de Pesos AbiertosDBRX Instruct de Databricks es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 33K, velocidad de 75 tokens/s, índice de inteligencia de 76/100 y
$0.00 / 1M
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32.8K tokens
N/A
ERNIE Lite
Modelo Ligero y EconómicoERNIE Lite de Baidu es un modelo de IA diseñado para máxima eficiencia de costos por token y alta velocidad en producción, con ventana de contexto de 128K, velocidad de 190 tokens/s, índice de inteligencia de 65/100 y tarifa de acceso gratu
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$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
Diferencias Clave de un Vistazo
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- ERNIE Lite has a larger context window (128K vs 33K tokens).
- ERNIE Lite is faster at 190 tok/s vs 75 tok/s.
| Característica | DBRX Instruct | ERNIE Lite |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 76 | 65 |
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 | 190 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Puntuaciones de Benchmarks Verificadas
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.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
DBRX Instruct · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 33K con hasta 4K tokens de salida máxima (MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1265)
- Rendimiento ágil de 75 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 480 ms
- Pesos abiertos (132B total (36B MoE)) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
ERNIE Lite · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 128K con hasta 4K tokens de salida máxima (MMLU-Pro 61% · Arena Elo 1180)
- Rendimiento ágil de 190 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 200 ms
- Pesos abiertos (Confidential / 3B Scale) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | DBRX Instruct | ERNIE Lite |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 14K | 6K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | DBRX Instruct | ERNIE Lite |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | dbrx-instruct | ernie-lite |
| 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 | Ultra-Lightweight Edge-Ready Transformer |
| Parameters | 132B total (36B active MoE) | Confidential / 3B 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) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 6 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 Lite: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, DBRX Instruct or ERNIE Lite?
DBRX Instruct is more intelligent. It scores 76 compared with 65 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
ERNIE Lite is faster, generating 190 tokens per second compared with 75 tokens per second.
Which model has lower latency?
ERNIE Lite has lower latency, with a time to first token of 0.20s compared with 0.48s.
Which model has a larger context window?
ERNIE Lite has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 32.8K tokens.
Veredicto
Tanto DBRX Instruct (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como ERNIE Lite (Ideal para máxima eficiencia de costos por token y alta velocidad en producción, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: DBRX Instruct lidera en inteligencia general y programación, ERNIE Lite ofrece mayor velocidad de generación de tokens y DBRX Instruct resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, DBRX Instruct o ERNIE Lite?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, DBRX Instruct obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de DBRX Instruct frente a ERNIE Lite?+
DBRX Instruct cuesta $0.00 / $0.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que ERNIE Lite cuesta $0.00 / $0.00. En costo combinado, DBRX Instruct es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
DBRX Instruct cuenta con 32.8K tokens de contexto frente a 128K tokens de ERNIE Lite. En velocidad de inferencia, ERNIE Lite ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Fuentes: Documentación oficial de API de Databricks y Baidu, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).