ERNIE Speed vs ERNIE Lite
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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BaiduのERNIE SpeedとBaiduのERNIE Liteは、注目度の高い主要AIモデルです。ERNIE Speed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$0.00/出力$0.00、一方のERNIE Liteは128K トークンのコンテキストで入力$0.00/出力$0.00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 Speed
超高速・低遅延レスポンスBaidu の ERNIE Speed は、超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 175 トークンの生成速度、知能指数 68/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
ERNIE Lite
軽量・高コスト効率モデルBaidu の ERNIE Lite は、優れたトークン単価効率と高速スループットを両立する高コスパ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 190 トークンの生成速度、知能指数 65/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
ひと目でわかる主な違い
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- ERNIE Lite is faster at 190 tok/s vs 175 tok/s.
| Feature | ERNIE Speed | ERNIE Lite |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 68 | 65 |
Provider | Baidu | 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 | 128K tokens~192 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 | 175 tok/s | 190 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
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.
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 Speed · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 4K トークンの出力容量（MMLU-Pro 64% · Arena Elo 1205）
- 毎秒 175 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 230ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (Confidential / 8B Scale)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 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
ERNIE Lite · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 4K トークンの出力容量（MMLU-Pro 61% · Arena Elo 1180）
- 毎秒 190 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 200ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (Confidential / 3B Scale)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 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 Speed | ERNIE Lite |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 8K | 6K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | ERNIE Speed | ERNIE Lite |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | ernie-speed | 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 | Distilled High-Throughput Transformer | Ultra-Lightweight Edge-Ready Transformer |
| Parameters | Confidential / 8B Scale | 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) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 17 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 |
ERNIE Speed vs ERNIE Lite: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, ERNIE Speed or ERNIE Lite?
ERNIE Speed is more intelligent. It scores 68 compared with 65 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
ERNIE Lite is faster, generating 190 tokens per second compared with 175 tokens per second.
Which model has lower latency?
ERNIE Lite has lower latency, with a time to first token of 0.20s compared with 0.23s.
総合評価
ERNIE Speed（超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理、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ERNIE Lite（優れたトークン単価効率と高速スループットを両立する高コスパ運用、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 Speedがリードし、応答速度とスループットではERNIE Liteが優れ、APIコスト効率ではERNIE Speed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 Speed と ERNIE Lite 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 Speed 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 Speed と ERNIE Lite ではどちらのAPI料金が安いですか？+
ERNIE Speed は100万トークンあたり入力$0.00 / 出力$0.00、ERNIE Lite は入力$0.00 / 出力$0.00です。総合的なコスト効率では ERNIE Speed 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 Speed が 128K トークン、ERNIE Lite が 128K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では ERNIE Lite 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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公的ソース: BaiduおよびBaidu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)。