ERNIE 5.0 vs Qwen3.6 Max Preview
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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BaiduのERNIE 5.0とAlibabaのQwen3.6 Max Previewは、注目度の高い主要AIモデルです。ERNIE 5.0は128K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$1.50/出力$6.00、一方のQwen3.6 Max Previewは262.1K トークンのコンテキストで入力$1.50/出力$6.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
ERNIE 5.0
フラッグシップ最先端モデルBaidu の ERNIE 5.0 は、最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 70 トークンの生成速度、知能指数 90/100（1Mトークンあたり入力$1.5・出力$6）を実現しています。
$1.50 / 1M
$6.00 / 1M
128K tokens
60%
Qwen3.6 Max Preview
フラッグシップ最先端モデルAlibaba の Qwen3.6 Max Preview は、最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用向けに設計されたAIモデルです。262K のコンテキストウィンドウ、毎秒 75 トークンの生成速度、知能指数 90/100（1Mトークンあたり入力$1.5・出力$6）を実現しています。
$1.50 / 1M
$6.00 / 1M
262.1K tokens
70%
ひと目でわかる主な違い
- 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%).
| Feature | ERNIE 5.0 | Qwen3.6 Max Preview |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 90 | 90 |
Provider | Baidu | Alibaba |
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 text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 70 tok/s | 75 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 |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework検証済みベンチマークスコア比較
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
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.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
ERNIE 5.0 · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 60% · GPQA Diamond 74.5%）
- 毎秒 70 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 580ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$1.5・出力$6）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Qwen3.6 Max Preview · Strengths & Key Advantages
- 262K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 70% · GPQA Diamond 76%）
- 毎秒 75 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 540ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$1.5・出力$6）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | ERNIE 5.0 | Qwen3.6 Max Preview |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.32 | $0.32 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 25K | 28K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 9K | 11K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | ERNIE 5.0 | Qwen3.6 Max Preview |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | ernie-5-0 | qwen3-6-max-preview-instruct |
| API Protocol | Baidu REST API (OpenAI-Compatible) | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2026-05 | 2026-04 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | March 2026 |
| Architecture | Colossus-Scale Omnimodal MoE Transformer | High-Scale Frontier Agentic Transformer |
| Parameters | 800B total (45B active MoE) | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 5,000 – 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 window | Flat rate ($1.5/1M in) across full 262K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.15/1M tokens | Cached input at $0.15/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | 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 | API Prompt Engineering & RAG Distillation | API Prompt Engineering & RAG Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text 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 VRAM | Cloud-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 Classification | Baidu Production Safety & Alignment Verified | Alibaba Production Safety & Alignment Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision, audio, video | text |
| Output Modalities | text | text |
ERNIE 5.0 vs Qwen3.6 Max Preview: よくある質問 (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.
総合評価
ERNIE 5.0（最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とQwen3.6 Max Preview（最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではERNIE 5.0がリードし、応答速度とスループットではQwen3.6 Max Previewが優れ、APIコスト効率ではERNIE 5.0が有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には ERNIE 5.0 と Qwen3.6 Max Preview のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では ERNIE 5.0 が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
ERNIE 5.0 と Qwen3.6 Max Preview ではどちらのAPI料金が安いですか？+
ERNIE 5.0 は100万トークンあたり入力$1.50 / 出力$6.00、Qwen3.6 Max Preview は入力$1.50 / 出力$6.00です。総合的なコスト効率では ERNIE 5.0 がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは ERNIE 5.0 が 128K トークン、Qwen3.6 Max Preview が 262.1K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Qwen3.6 Max Preview がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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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.
公的ソース: BaiduおよびAlibaba公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。