GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

ERNIE 5.0 vs Qwen3.6 Max Preview

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
साझा करें
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
ERNIE 5.0 vs Qwen3.6 Max Preview: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Baidu का ERNIE 5.0 और Alibaba का Qwen3.6 Max Preview दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। ERNIE 5.0 में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $1.50/$6.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Qwen3.6 Max Preview में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $1.50/$6.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

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

फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडल

Baidu का ERNIE 5.0 जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 70 टोकन/सेकंड स्पीड और $1.5/$6 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 90/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

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

फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडल

Alibaba का Qwen3.6 Max Preview जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 75 टोकन/सेकंड स्पीड और $1.5/$6 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 90/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान

Intelligence Index90 / 100
Input Token:

$1.50 / 1M

Output Token:

$6.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

70%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • 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 →
FeatureERNIE 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

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
Qwen3.6 Max Preview
+10.0% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Qwen3.6 Max Preview
+7% faster generation
Context
Qwen3.6 Max Preview
262.1K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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

  • 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 60% · GPQA Diamond 74.5%)
  • 70 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 580ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $1.5/$6 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Qwen3.6 Max Preview · Strengths & Key Advantages

  • 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 70% · GPQA Diamond 76%)
  • 75 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 540ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $1.5/$6 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

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

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureERNIE 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: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

ERNIE 5.0 (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Qwen3.6 Max Preview (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: ERNIE 5.0 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Qwen3.6 Max Preview तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और ERNIE 5.0 बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए ERNIE 5.0 या Qwen3.6 Max Preview में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में ERNIE 5.0 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

ERNIE 5.0 और Qwen3.6 Max Preview में किसका API सस्ता है?+

ERNIE 5.0 की इनपुट/आउटपुट कीमत $1.50 / $6.00 प्रति 1M टोकन है और Qwen3.6 Max Preview की $1.50 / $6.00 है। समग्र लागत में ERNIE 5.0 अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

ERNIE 5.0 में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Qwen3.6 Max Preview में 262.1K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Qwen3.6 Max Preview तेज़ है।

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)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

स्रोत: Baidu और Alibaba आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।