DBRX Instruct vs ERNIE Lite
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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DBRX Instruct da Databricks e ERNIE Lite da Baidu são dois modelos de IA de destaque. O DBRX Instruct oferece uma janela de contexto de 32.8K tokens a $0.00/$0.00 por milhão de tokens, enquanto o ERNIE Lite oferece 128K tokens de contexto a $0.00/$0.00 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
DBRX Instruct
Modelo Base de Pesos AbertosO DBRX Instruct da Databricks é um modelo de IA projetado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, oferecendo janela de contexto de 33K, velocidade de 75 tokens/s, índice de inteligência de 76/100 e
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
32.8K tokens
N/A
ERNIE Lite
Modelo Leve e EconômicoO ERNIE Lite da Baidu é um modelo de IA projetado para máxima economia por token e alto desempenho em escala de produção, oferecendo janela de contexto de 128K, velocidade de 190 tokens/s, índice de inteligência de 65/100 e tarifa de acesso
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
Principais Diferenças em Resumo
- 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 |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Pontuações de Benchmarks Verificadas
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.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
DBRX Instruct · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 33K com limite máximo de saída de 4K tokens (MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1265)
- Taxa de transferência rápida de 75 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 480 ms
- Pesos abertos (132B total (36B MoE)) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
ERNIE Lite · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 128K com limite máximo de saída de 4K tokens (MMLU-Pro 61% · Arena Elo 1180)
- Taxa de transferência rápida de 190 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 200 ms
- Pesos abertos (Confidential / 3B Scale) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
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 |
Especificações Técnicas
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: Respostas Rápidas (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.
Veredito
Tanto DBRX Instruct (Indicado para auto-hospedagem em infraestrutura própria, fine-tuning e soberania de dados, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto ERNIE Lite (Indicado para máxima economia por token e alto desempenho em escala de produção, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: DBRX Instruct lidera em inteligência geral e programação, ERNIE Lite oferece geração mais rápida e DBRX Instruct apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, DBRX Instruct ou ERNIE Lite?+
Nas avaliações de inteligência e código, DBRX Instruct leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, DBRX Instruct ou ERNIE Lite?+
O DBRX Instruct custa $0.00 / $0.00 por 1M de tokens (entrada/saída) e o ERNIE Lite custa $0.00 / $0.00. No custo combinado, DBRX Instruct é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O DBRX Instruct suporta 32.8K tokens de contexto contra 128K tokens do ERNIE Lite, enquanto ERNIE Lite entrega maior velocidade de geração.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Fontes oficiais: Documentação oficial de API da Databricks e Baidu e benchmarks independentes (2026).