Head-to-Head Model Comparison

ERNIE Lite vs Gemma 2

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Проверено исследовательской группой GetInfoUsПоследняя проверка: October 2026Редакционная политика
Поделиться
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
ERNIE Lite vs Gemma 2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

ERNIE Lite от Baidu и Gemma 2 от Google — две ключевые модели ИИ в своём классе. ERNIE Lite предлагает контекстное окно 128K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов, а Gemma 2 — контекст 8.2K токенов по цене $0.00/$0.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.

Прямое сравнение (VS)

Выбирайте и сравнивайте любые модели

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:
Baidu

ERNIE Lite

Компактная экономичная модель

ERNIE 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

Intelligence Index65 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Google

Gemma 2

Базовая модель с открытыми весами

Gemma 2 от Google — специализированная ИИ-модель для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, обеспечивающая контекстное окно 8K, скорость 110 ток/с и индекс интеллекта 58/100 (бесплатным доступом

Intelligence Index58 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

8.2K tokens

SWE-bench Verified:

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 8K tokens).
  • ERNIE Lite is faster at 190 tok/s vs 110 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureERNIE LiteGemma 2
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
6558
Provider
BaiduGoogle
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 text8.2K tokens~12 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
4K4K
Throughput Speed
Tokens generated per second
190 tok/s110 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
ERNIE Lite
+73% faster generation
Context
ERNIE Lite
128K tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

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

ERNIE LiteGemma 2
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

61%vs68.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1180ptsvs1250pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

190 tok/s vs110 tok/s

Задержка и скорость ответа

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
ERNIE Lite0.20s
Gemma 20.30s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
ERNIE Lite2.83s
Gemma 24.85s

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

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)
ERNIE Lite Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Gemma 2 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

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

Gemma 2 · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 8K и генерация до 4K выходных токенов за ответ (MMLU-Pro 68.5% · Arena Elo 1250)
  • Высокая скорость генерации 110 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 300 мс
  • Открытые веса модели (2B / 9B / 27B) 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.

MetricERNIE LiteGemma 2
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
6K3K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureERNIE LiteGemma 2
Official API Model ID (SDK)ernie-litemodels/gemma-2
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2024-032024-06
Knowledge CutoffDecember 2023May 2024
ArchitectureUltra-Lightweight Edge-Ready TransformerDense transformer with sliding window attention and soft-capping
ParametersConfidential / 3B Scale2B / 9B / 27B
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 toolsBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
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) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 6 GB VRAM (Native BF16)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified
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

ERNIE Lite vs Gemma 2: Быстрые ответы (FAQ)

Which is more intelligent, ERNIE Lite or Gemma 2?

ERNIE Lite is more intelligent. It scores 65 compared with 58 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

ERNIE Lite is faster, generating 190 tokens per second compared with 110 tokens per second.

Which model has lower latency?

ERNIE Lite has lower latency, with a time to first token of 0.20s compared with 0.30s.

Which model has a larger context window?

ERNIE Lite has a larger context window, supporting 128K tokens compared with 8.2K tokens.

Вердикт

И ERNIE Lite (Оптимально для максимальной экономической эффективности на токен и быстрого продакшен-инференса, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Gemma 2 (Оптимально для самостоятельного развертывания на своих серверах, дообучения и суверенитета данных, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: ERNIE Lite лидирует в сложных тестах логики и кода, ERNIE Lite обеспечивает более высокую скорость генерации, а ERNIE Lite выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: ERNIE Lite или Gemma 2?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует ERNIE Lite. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — ERNIE Lite или Gemma 2?+

Тариф ERNIE Lite составляет $0.00 / $0.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Gemma 2 — $0.00 / $0.00. По смешанной стоимости выгоднее ERNIE Lite.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

ERNIE Lite поддерживает контекст 128K токенов против 8.2K токенов у Gemma 2, а по скорости генерации токенов лидирует ERNIE Lite.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

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 Baidu и Google, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).