DBRX Instruct vs ERNIE Lite
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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DBRX Instruct di Databricks e ERNIE Lite di Baidu sono due modelli di IA di riferimento. DBRX Instruct offre una finestra di contesto di 32.8K token a $0.00/$0.00 per milione di token, mentre ERNIE Lite mette a disposizione 128K token di contesto a $0.00/$0.00 per milione di token. Di seguito analizziamo benchmark, latenza e costi.
Cambia e Confronta Qualsiasi Modello
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
DBRX Instruct
Modello Base a Pesi ApertiDBRX Instruct di Databricks è un modello di IA progettato per il self-hosting su infrastruttura privata, il fine-tuning e la piena sovranità dei dati, con finestra di contesto da 33K, velocità di 75 token/s, indice di intelligenza di 76/100
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
32.8K tokens
N/A
ERNIE Lite
Modello Leggero ed EconomicoERNIE Lite di Baidu è un modello di IA progettato per la massima efficienza dei costi per token e l’inferenza rapida in produzione, con finestra di contesto da 128K, velocità di 190 token/s, indice di intelligenza di 65/100 e tariffa di acc
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
Differenze Chiave a Colpo d’Occhio
- 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.
| Feature | 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 |
Chi vince in ogni categoria?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Punteggi Benchmark Verificati
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.
Latenza e Tempo di Risposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulatore Interattivo dei Costi Token
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
DBRX Instruct · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 33K con capacità massima di output fino a 4K token (MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1265)
- Throughput elevato di 75 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 480 ms
- Pesi aperti (132B total (36B MoE)) pronti per il self-hosting locale o su cloud privato tramite vLLM, SGLang o Ollama
Considerations & Trade-offs
- Richiede server GPU dedicati con sufficiente memoria VRAM per l’esecuzione locale a piena precisione
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
ERNIE Lite · Strengths & Key Advantages
- Finestra di contesto da 128K con capacità massima di output fino a 4K token (MMLU-Pro 61% · Arena Elo 1180)
- Throughput elevato di 190 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 200 ms
- Pesi aperti (Confidential / 3B Scale) pronti per il self-hosting locale o su cloud privato tramite vLLM, SGLang o Ollama
Considerations & Trade-offs
- Richiede server GPU dedicati con sufficiente memoria VRAM per l’esecuzione locale a piena precisione
- Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità
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 |
Specifiche Tecniche
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | 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: Risposte Rapide (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.
Verdetto
Sia DBRX Instruct (Ideale per il self-hosting su infrastruttura privata, il fine-tuning e la piena sovranità dei dati, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) sia ERNIE Lite (Ideale per la massima efficienza dei costi per token e l’inferenza rapida in produzione, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) eccellono in produzione: DBRX Instruct guida nei benchmark di ragionamento e programmazione, ERNIE Lite garantisce una generazione più rapida e DBRX Instruct offre il miglior rapporto qualità-prezzo per carichi API elevati.
Domande Frequenti (FAQ)
Quale modello è migliore per coding e ragionamento, DBRX Instruct o ERNIE Lite?+
Nell’indice di intelligenza composito e nei benchmark di programmazione prevale DBRX Instruct. Consulta i punteggi SWE-bench e GPQA qui sopra per tutti i dettagli.
Qual è la differenza di prezzo API tra DBRX Instruct e ERNIE Lite?+
DBRX Instruct costa $0.00 / $0.00 per milione di token di input/output, mentre ERNIE Lite costa $0.00 / $0.00. Nel costo combinato, DBRX Instruct risulta più economico.
Quale modello ha la finestra di contesto più ampia e la velocità maggiore?+
DBRX Instruct supporta 32.8K token di contesto contro 128K token di ERNIE Lite, mentre ERNIE Lite offre una velocità di generazione superiore.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Fonti ufficiali: Documentazione API ufficiale di Databricks e Baidu, schede di sistema e benchmark indipendenti (2026).