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Head-to-Head Model Comparison

DBRX Instruct vs ERNIE Lite

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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DBRX Instruct vs ERNIE Lite: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Databricks의 DBRX Instruct와 Baidu의 ERNIE Lite는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. DBRX Instruct는 32.8K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.00/$0.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, ERNIE Lite는 128K 토큰 컨텍스트와 $0.00/$0.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

1:1 모델 맞대결 비교 (VS)

원하는 AI 모델 선택 및 실시간 비교

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:
Databricks

DBRX Instruct

오픈 웨이트 파운데이션 모델

Databricks의 DBRX Instruct 모델은 프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보에 최적화된 AI 모델로, 33K 컨텍스트 윈도우, 초당 75 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 76/100점(무료 오픈 웨이트 제공)을 제공합니다.

Intelligence Index76 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

32.8K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Baidu

ERNIE Lite

경량 고효율 가성비 모델

Baidu의 ERNIE Lite 모델은 극대화된 토큰당 비용 효율성과 빠른 프로덕션 추론 처리에 최적화된 AI 모델로, 128K 컨텍스트 윈도우, 초당 190 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 65/100점(무료 오픈 웨이트 제공)을 제공합니다.

Intelligence Index65 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

한눈에 보는 핵심 차이점

  • 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.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureDBRX InstructERNIE Lite
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7665
Provider
DatabricksBaidu
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 text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
75 tok/s190 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
ERNIE Lite
+153% faster generation
Context
ERNIE Lite
128K tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

DBRX InstructERNIE Lite
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

74%vs61%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1265ptsvs1180pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

75 tok/s vs190 tok/s

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

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
DBRX Instruct0.48s
ERNIE Lite0.20s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
DBRX Instruct7.15s
ERNIE Lite2.83s

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

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)
DBRX Instruct Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
ERNIE Lite Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

DBRX Instruct · Strengths & Key Advantages

  • 33K 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1265)
  • 초당 75 토큰의 빠른 처리 속도와 480ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (132B total (36B MoE))를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
  • 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

ERNIE Lite · Strengths & Key Advantages

  • 128K 컨텍스트 윈도우 및 최대 4K 출력 토큰 생성 지원 (MMLU-Pro 61% · Arena Elo 1180)
  • 초당 190 토큰의 빠른 처리 속도와 200ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 오픈 웨이트 아키텍처 (Confidential / 3B Scale)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
  • 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricDBRX InstructERNIE Lite
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
14K6K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureDBRX InstructERNIE Lite
Official API Model ID (SDK)dbrx-instructernie-lite
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2024-032024-03
Knowledge CutoffDecember 2023December 2023
ArchitectureFine-Grained Sparse Mixture-of-Experts TransformerUltra-Lightweight Edge-Ready Transformer
Parameters132B 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 CloudUnlimited (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 & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentAPI / 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 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 SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / 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 ClassificationOpen-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 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestexttext
Output Modalitiestexttext

DBRX Instruct vs ERNIE Lite: 핵심 요약 문답 (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.

종합 평가

DBRX Instruct(프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 ERNIE Lite(극대화된 토큰당 비용 효율성과 빠른 프로덕션 추론 처리, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 DBRX Instruct가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 ERNIE Lite가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 DBRX Instruct가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 DBRX Instruct와 ERNIE Lite 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 DBRX Instruct가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

DBRX Instruct와 ERNIE Lite의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

DBRX Instruct는 100만 토큰당 입력 $0.00 / 출력 $0.00이며, ERNIE Lite는 입력 $0.00 / 출력 $0.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 DBRX Instruct가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 DBRX Instruct가 32.8K 토큰, ERNIE Lite가 128K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 ERNIE Lite가 더 빠릅니다.

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)

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공식 출처: Databricks 및 Baidu 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).