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Head-to-Head Model Comparison

ERNIE 5.0 vs Qwen3.6 Max Preview

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Revisado por el equipo de investigación de GetInfoUsÚltima revisión: October 2026Política editorial
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ERNIE 5.0 vs Qwen3.6 Max Preview: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

ERNIE 5.0 de Baidu y Qwen3.6 Max Preview de Alibaba compiten directamente en el ecosistema actual de IA. ERNIE 5.0 ofrece una ventana de contexto de 128K tokens a $1.50/$6.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Qwen3.6 Max Preview ofrece 262.1K tokens de contexto a $1.50/$6.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.

Comparación Directa (VS)

Cambia y Compara Cualquier Modelo

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Baidu

ERNIE 5.0

Modelo Insignia de Frontera

ERNIE 5.0 de Baidu es un modelo de IA diseñado para razonamiento empresarial de frontera, programación avanzada y flujos de producción, con ventana de contexto de 128K, velocidad de 70 tokens/s, índice de inteligencia de 90/100 y tarifa de

Intelligence Index90 / 100
Input Token:

$1.50 / 1M

Output Token:

$6.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

60%

Alibaba

Qwen3.6 Max Preview

Modelo Insignia de Frontera

Qwen3.6 Max Preview de Alibaba es un modelo de IA diseñado para razonamiento empresarial de frontera, programación avanzada y flujos de producción, con ventana de contexto de 262K, velocidad de 75 tokens/s, índice de inteligencia de 90/100

Intelligence Index90 / 100
Input Token:

$1.50 / 1M

Output Token:

$6.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

70%

Diferencias Clave de un Vistazo

  • 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%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
CaracterísticaERNIE 5.0Qwen3.6 Max Preview
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
9090
Provider
BaiduAlibaba
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 text262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
70 tok/s75 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

¿Quién gana en cada área?

At-a-glance decision framework
Código
Qwen3.6 Max Preview
+10.0% SWE-bench lead
Costo
Tied
Identical monthly runtime cost
Velocidad
Qwen3.6 Max Preview
+7% faster generation
Contexto
Qwen3.6 Max Preview
262.1K tokens window

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

ERNIE 5.0Qwen3.6 Max Preview
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

60%vs70%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

74.5%vs76%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

86%vs87.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1430ptsvs1445pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

70 tok/s vs75 tok/s

Latencia y Tiempo de Respuesta

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
ERNIE 5.00.58s
Qwen3.6 Max Preview0.54s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
ERNIE 5.07.72s
Qwen3.6 Max Preview7.21s

Simulador Interactivo de Costos de Tokens

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
ERNIE 5.0 Monthly API Bill
$7.88 / month
$1.5/1M in · $6/1M out
Qwen3.6 Max Preview Monthly API Bill
$7.88 / month
$1.5/1M in · $6/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

ERNIE 5.0 · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 128K con hasta 16K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 60% · GPQA Diamond 74.5%)
  • Rendimiento ágil de 70 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 580 ms
  • Economía de API competitiva ($1.5/$6 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
  • Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
  • En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad

Qwen3.6 Max Preview · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 262K con hasta 16K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 70% · GPQA Diamond 76%)
  • Rendimiento ágil de 75 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 540 ms
  • Economía de API competitiva ($1.5/$6 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
  • Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
  • 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.

MetricERNIE 5.0Qwen3.6 Max Preview
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.32$0.32
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
25K28K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
9K11K

Especificaciones Técnicas

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaracterísticaERNIE 5.0Qwen3.6 Max Preview
Official API Model ID (SDK)ernie-5-0qwen3-6-max-preview-instruct
API ProtocolBaidu REST API (OpenAI-Compatible)Alibaba REST API (OpenAI-Compatible)
Release Date2026-052026-04
Knowledge CutoffFebruary 2026March 2026
ArchitectureColossus-Scale Omnimodal MoE TransformerHigh-Scale Frontier Agentic Transformer
Parameters800B total (45B active MoE)Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM5,000 – 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 windowFlat rate ($1.5/1M in) across full 262K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.15/1M tokensCached input at $0.15/1M tokens
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportAPI Prompt Engineering & RAG DistillationAPI Prompt Engineering & RAG Distillation
Multimodal Token BillingText 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 VRAMCloud-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 ClassificationBaidu Production Safety & Alignment VerifiedAlibaba Production Safety & Alignment Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, vision, audio, videotext
Output Modalitiestexttext

ERNIE 5.0 vs Qwen3.6 Max Preview: Respuestas Rápidas (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.

Veredicto

Tanto ERNIE 5.0 (Ideal para razonamiento empresarial de frontera, programación avanzada y flujos de producción, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Qwen3.6 Max Preview (Ideal para razonamiento empresarial de frontera, programación avanzada y flujos de producción, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: ERNIE 5.0 lidera en inteligencia general y programación, Qwen3.6 Max Preview ofrece mayor velocidad de generación de tokens y ERNIE 5.0 resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, ERNIE 5.0 o Qwen3.6 Max Preview?+

En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, ERNIE 5.0 obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.

¿Cuánto cuesta la API de ERNIE 5.0 frente a Qwen3.6 Max Preview?+

ERNIE 5.0 cuesta $1.50 / $6.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Qwen3.6 Max Preview cuesta $1.50 / $6.00. En costo combinado, ERNIE 5.0 es la opción más económica.

¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+

ERNIE 5.0 cuenta con 128K tokens de contexto frente a 262.1K tokens de Qwen3.6 Max Preview. En velocidad de inferencia, Qwen3.6 Max Preview ofrece un rendimiento superior.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.

Fuentes: Documentación oficial de API de Baidu y Alibaba, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).