DBRX Instruct vs ERNIE Lite
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Databricks tarafından geliştirilen DBRX Instruct ve Baidu tarafından sunulan ERNIE Lite, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. DBRX Instruct, 32.8K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.00/$0.00 fiyat sunarken; ERNIE Lite, 128K token bağlam penceresi ve $0.00/$0.00 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.
İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
DBRX Instruct
Açık Ağırlıklı Temel ModelDatabricks tarafından geliştirilen DBRX Instruct; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 33K bağlam penceresi, 75 token/sn hız, 76/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağır
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
32.8K tokens
N/A
ERNIE Lite
Hafif ve Ekonomik ModelBaidu tarafından geliştirilen ERNIE Lite; token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 190 token/sn hız, 65/100 zeka indeksi ve ücretsiz açık ağırlık erişimi sunar.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
N/A
Bir Bakışta Temel Farklar
- 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 |
Hangi Alanda Kim Kazanıyor?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Doğrulanmış Benchmark Puanları
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.
Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
DBRX Instruct · Strengths & Key Advantages
- 33K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 4K çıktı tokenı kapasitesi (MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1265)
- Sadece 480 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 75 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (132B total (36B MoE))
Considerations & Trade-offs
- Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
- Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir
ERNIE Lite · Strengths & Key Advantages
- 128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 4K çıktı tokenı kapasitesi (MMLU-Pro 61% · Arena Elo 1180)
- Sadece 200 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 190 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (Confidential / 3B Scale)
Considerations & Trade-offs
- Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
- Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir
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 |
Teknik Özellikler
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: Hızlı Yanıtlar (SSS)
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.
Sonuç
Hem DBRX Instruct (özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de ERNIE Lite (token başına maksimum maliyet verimliliği ve hızlı üretim çıkarımı, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: DBRX Instruct karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, ERNIE Lite daha yüksek üretim hızı sağlar; DBRX Instruct ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Kodlama ve akıl yürütme için DBRX Instruct mi yoksa ERNIE Lite mi daha iyi?+
Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde DBRX Instruct önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.
DBRX Instruct ve ERNIE Lite API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+
DBRX Instruct 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.00 / $0.00 ücretlendirilirken, ERNIE Lite $0.00 / $0.00 seviyesindedir. Karma maliyette DBRX Instruct daha avantajlıdır.
Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+
DBRX Instruct 32.8K token bağlam penceresi sunarken ERNIE Lite 128K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise ERNIE Lite öndedir.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- DBRX Instruct vs ERNIE Speed: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- ERNIE Lite vs Gemma 2: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- ERNIE Speed vs ERNIE Lite: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
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.
Resmi kaynaklar: Databricks ve Baidu resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).