DBRX Instruct vs ERNIE Lite
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
DBRX Instruct от Databricks и ERNIE Lite от Baidu — две ключевые модели ИИ в своём классе. DBRX Instruct предлагает контекстное окно 32.8K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а ERNIE Lite — контекст 128K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.
Выбирайте и сравнивайте любые модели
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
DBRX Instruct
Базовая модель с открытыми весамиDBRX Instruct от Databricks — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 33K, скорость 75 ток/с и индекс интеллекта 76/100 (бесплатным
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
32.8K tokens
N/A
ERNIE Lite
Компактная экономичная модельERNIE Lite от Baidu — специализированная ИИ-модель для максимальной экономической эффективности на токен и быстрого продакшен-инференса, обеспечивающая контекстное окно 128K, скорость 190 ток/с и индекс интеллекта 65/100 (бесплатным доступо
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
Ключевые отличия кратко
- 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 |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Результаты проверенных бенчмарков
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.
Задержка и скорость ответа
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Интерактивный калькулятор стоимости токенов
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
DBRX Instruct · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 33K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1265)
- Высокая скорость генерации 75 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 480 мс
- Открытые веса модели (132B total (36B MoE)) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
ERNIE Lite · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 128K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (MMLU-Pro 61% · Arena Elo 1180)
- Высокая скорость генерации 190 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 200 мс
- Открытые веса модели (Confidential / 3B Scale) для локального хостинга и дообучения через vLLM, SGLang или Ollama
Considerations & Trade-offs
- Для локального запуска в полной точности требуются GPU-серверы с достаточным объемом видеопамяти (VRAM)
- В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину
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 |
Технические характеристики
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: Быстрые ответы (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.
Вердикт
И DBRX Instruct (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и ERNIE Lite (Оптимально для максимальной экономической эффективности на токен и быстрого продакшен-инференса, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: DBRX Instruct лидирует в сложных тестах логики и кода, ERNIE Lite обеспечивает более высокую скорость генерации, а DBRX Instruct выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: DBRX Instruct или ERNIE Lite?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует DBRX Instruct. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — DBRX Instruct или ERNIE Lite?+
Тариф DBRX Instruct составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а ERNIE Lite — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее DBRX Instruct.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
DBRX Instruct поддерживает контекст 32.8K токенов против 128K токенов у ERNIE Lite, а по скорости генерации токенов лидирует ERNIE Lite.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- DBRX Instruct против ERNIE Speed: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- ERNIE Lite против Gemma 2: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- ERNIE Speed против ERNIE Lite: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Aion-Mini: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Gemini 3.6 Flash: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-Mini против Laguna XS 2.1: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
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.
Официальные источники: Официальная документация API Databricks и Baidu, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).