DBRX Instruct vs ERNIE Speed
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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DBRX Instruct de Databricks et ERNIE Speed de Baidu sont deux modèles d’IA de premier plan. DBRX Instruct propose une fenêtre de contexte de 32.8K tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que ERNIE Speed offre 128K tokens de contexte à $0.00/$0.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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DBRX Instruct
Modèle de Base à Poids OuvertsDBRX Instruct de Databricks est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 33K, une vitesse de 75 tokens/s, un indice d’intellige
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
32.8K tokens
N/A
ERNIE Speed
Inférence Ultra-RapideERNIE Speed de Baidu est un modèle d’IA conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 175 tokens/s, un indice d’intelligence de 68/100 et
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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.
| Caractéristique | 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 |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
DBRX Instruct · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 33K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1265)
- Débit rapide de 75 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 480 ms
- Poids ouverts (132B total (36B MoE)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
ERNIE Speed · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (MMLU-Pro 64% · Arena Elo 1205)
- Débit rapide de 175 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 230 ms
- Poids ouverts (Confidential / 8B Scale) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | 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: Réponses Rapides (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.
Verdict
DBRX Instruct (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et ERNIE Speed (Conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : DBRX Instruct domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, ERNIE Speed assure un débit supérieur et DBRX Instruct offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, DBRX Instruct ou ERNIE Speed ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, DBRX Instruct prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre DBRX Instruct et ERNIE Speed ?+
DBRX Instruct est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour ERNIE Speed. En coût pondéré, DBRX Instruct est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
DBRX Instruct prend en charge 32.8K tokens contre 128K tokens pour ERNIE Speed. Côté vitesse de génération, ERNIE Speed est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de Databricks et Baidu, fiches système et benchmarks indépendants (2026).