Head-to-Head Model Comparison

ERNIE 5.0 vs Qwen3.6 Max Preview

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Verificato dal team di ricerca di GetInfoUsUltima verifica: October 2026Politica editoriale
Condividi
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

ERNIE 5.0 di Baidu e Qwen3.6 Max Preview di Alibaba sono due modelli di IA di riferimento. ERNIE 5.0 offre una finestra di contesto di 128K token a $1.50/$6.00 per milione di token, mentre Qwen3.6 Max Preview mette a disposizione 262.1K token di contesto a $1.50/$6.00 per milione di token. Di seguito analizziamo benchmark, latenza e costi.

Confronto Diretto (VS)

Cambia e Confronta Qualsiasi Modello

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

Modello Ammiraglia di Frontiera

ERNIE 5.0 di Baidu è un modello di IA progettato per il ragionamento aziendale di frontiera, la programmazione avanzata e i carichi di produzione, con finestra di contesto da 128K, velocità di 70 token/s, indice di intelligenza di 90/100 e

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

Modello Ammiraglia di Frontiera

Qwen3.6 Max Preview di Alibaba è un modello di IA progettato per il ragionamento aziendale di frontiera, la programmazione avanzata e i carichi di produzione, con finestra di contesto da 262K, velocità di 75 token/s, indice di intelligenza

Intelligence Index90 / 100
Input Token:

$1.50 / 1M

Output Token:

$6.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

70%

Differenze Chiave a Colpo d’Occhio

  • 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

Chi vince in ogni categoria?

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

Punteggi Benchmark Verificati

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

Latenza e Tempo di Risposta

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

Simulatore Interattivo dei Costi Token

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

  • Finestra di contesto da 128K con capacità massima di output fino a 16K token (SWE-bench Verified 60% · GPQA Diamond 74.5%)
  • Throughput elevato di 70 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 580 ms
  • Economia API competitiva ($1.5/$6 per 1M di token) con supporto per prompt caching, tool calling e output JSON strutturati
Considerations & Trade-offs
  • Modello cloud proprietario chiuso; non consente il download locale dei pesi per l’esecuzione offline
  • Nelle dimostrazioni scientifiche più estreme, i modelli di ragionamento pesante dedicati offrono maggiore profondità

Qwen3.6 Max Preview · Strengths & Key Advantages

  • Finestra di contesto da 262K con capacità massima di output fino a 16K token (SWE-bench Verified 70% · GPQA Diamond 76%)
  • Throughput elevato di 75 token/secondo con latenza al primo token (TTFT) di soli 540 ms
  • Economia API competitiva ($1.5/$6 per 1M di token) con supporto per prompt caching, tool calling e output JSON strutturati
Considerations & Trade-offs
  • Modello cloud proprietario chiuso; non consente il download locale dei pesi per l’esecuzione offline
  • 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.

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

Specifiche Tecniche

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: Risposte Rapide (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.

Verdetto

Sia ERNIE 5.0 (Ideale per il ragionamento aziendale di frontiera, la programmazione avanzata e i carichi di produzione, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) sia Qwen3.6 Max Preview (Ideale per il ragionamento aziendale di frontiera, la programmazione avanzata e i carichi di produzione, sistemi RAG aziendali e integrazioni API scalabili.) eccellono in produzione: ERNIE 5.0 guida nei benchmark di ragionamento e programmazione, Qwen3.6 Max Preview garantisce una generazione più rapida e ERNIE 5.0 offre il miglior rapporto qualità-prezzo per carichi API elevati.

Domande Frequenti (FAQ)

Quale modello è migliore per coding e ragionamento, ERNIE 5.0 o Qwen3.6 Max Preview?+

Nell’indice di intelligenza composito e nei benchmark di programmazione prevale ERNIE 5.0. Consulta i punteggi SWE-bench e GPQA qui sopra per tutti i dettagli.

Qual è la differenza di prezzo API tra ERNIE 5.0 e Qwen3.6 Max Preview?+

ERNIE 5.0 costa $1.50 / $6.00 per milione di token di input/output, mentre Qwen3.6 Max Preview costa $1.50 / $6.00. Nel costo combinato, ERNIE 5.0 risulta più economico.

Quale modello ha la finestra di contesto più ampia e la velocità maggiore?+

ERNIE 5.0 supporta 128K token di contesto contro 262.1K token di Qwen3.6 Max Preview, mentre Qwen3.6 Max Preview offre una velocità di generazione superiore.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

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

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.

Fonti ufficiali: Documentazione API ufficiale di Baidu e Alibaba, schede di sistema e benchmark indipendenti (2026).