This model is deprecated. We only continue performance benchmarking for the default 10k input token workload. Results for other workloads are historical and no longer updated.

Databricks

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Open weights model

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Released März 2024

DBRX Instruct: Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Name: Intelligenz
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

Ausprobieren Benchmarks der API-Anbieter

Geschwindigkeit

k. A.

Ausgabetokens pro Sekunde

Kosten

Eingabe 0,00 $Ausgabe 0,00 $

k. A.

Kosten pro Intelligence-Index-Aufgabe

Ausführlichkeit

k. A.

Ausgabetokens im Intelligence Index

DBRX Instruct zählt zu den am wenigsten intelligenten Modellen, ist aber preislich gut aufgestellt im Vergleich zu anderen Modellen ohne Reasoning mit offenen Gewichten ähnlicher Größe. Das Modell unterstützt Text als Eingabe und Text als Ausgabe. Das Kontextfenster umfasst 33k Tokens, der Wissensstand reicht bis Dezember 2023.

DBRX Instruct erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 5 und liegt damit am unteren Ende der vergleichbaren Modelle (Median: 7).

Der Preis für DBRX Instruct beträgt $0.00 pro 1 Mio. Eingabetokens (preislich konkurrenzfähig; Median: $0.00) und $0.00 pro 1 Mio. Ausgabetokens (preislich konkurrenzfähig; Median: $0.00).

Reasoning	Nein Diese Seite zeigt die Version dieses Modells ohne Reasoning. Möglicherweise gibt es auch eine Reasoning-Variante.
Eingabemodalität	Unterstützt: Text
Ausgabemodalität	Unterstützt: Text
Wissensstichtag	01.12.2023
Kontextfenster	33k ~49 A4-Seiten in Arial mit Schriftgröße 12
Gesamtparameter	132B
Aktive Parameter	36B Anzahl der pro Token während der Inferenz aktiven Parameter
Lizenz	Databricks Open Model License
Modellgewichte	Hugging Face

Metriken werden mit Modellen derselben Klasse verglichen:

Modelle ohne Reasoning → Vergleich nur mit anderen Modellen ohne Reasoning
Reasoning-Modelle → Vergleich mit Reasoning-Modellen und Modellen ohne Reasoning
Modelle mit offenen Gewichten → Vergleich nur mit anderen Modellen mit offenen Gewichten derselben Größenklasse:

Sehr klein: ≤4B Parameter
Klein: 4B–40B Parameter
Mittel: 40B–150B Parameter
Groß: >150B Parameter

Proprietäre Modelle → Vergleich mit proprietären Modellen und Modellen mit offenen Gewichten derselben Preisklasse anhand eines Mischpreisverhältnisses von 3:1 für Eingabe/Ausgabe:

<$0.15 pro 1 Mio. Tokens
$0.15–$1 pro 1 Mio. Tokens
>$1 pro 1 Mio. Tokens

Wichtigste Ergebnisse

Updated

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

Geschwindigkeit

Output tokens per second · Higher is better

Kosten pro Aufgabe

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

IntelligenzUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1

Estimate (independent evaluation forthcoming)

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 includes: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary

Estimate (independent evaluation forthcoming)

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Benchmarks

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

AA-Briefcase v1.1Updated

Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000

GDPval-AA v2.1Updated

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

AutomationBench-AAUpdated

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench 4.0New

Agentic coding & terminal use

SciCode

Coding

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GDP.pdfNew

Professional document reasoning, All-pass

CritPtUnder review

Physics reasoning

AA-Omniscience Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AA-LCR v1.1

Long context reasoning

Harvey LAB-AA

Legal agentic work, criterion pass rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

Terminal-Bench-Science 0.1New

Agentic scientific research workflows in a terminal

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

𝜏³-Banking

Agentic tool use

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MMMU-Pro

Visual reasoning

MLCR-AA

Medical long context reasoning

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Score

Openness Index assesses model openness on a 0 to 100 normalized scale (higher is more open)

Vergleiche des Intelligence Index

Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Kosten

Cost per Intelligence Index Task

Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task, segmented by token type. Lower is better

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Price (USD per M Tokens)

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Kontextfenster

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Modellgröße (nur Modelle mit offenen Gewichten)

Model Size: Total and Active Parameters

Comparison between total model parameters and parameters active during inference (billions)

The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

The number of parameters actually executed during each inference forward pass, expressed in billions. For Mixture of Experts (MoE) models, a routing mechanism selects a subset of experts per token, resulting in fewer active than total parameters. Dense models use all parameters, so active equals total.

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu DBRX Instruct

DBRX Instruct wurde am 27. März 2024 veröffentlicht.

DBRX Instruct wurde von Databricks entwickelt.

DBRX Instruct erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen geschätzten Wert von 5 und liegt damit im Vergleich zu anderen Modellen ohne Reasoning mit offenen Gewichten ähnlicher Größe am unteren Ende (Median: 7).

Nein, DBRX Instruct ist kein Reasoning-Modell. Es antwortet direkt, ohne längeres Chain-of-Thought-Reasoning.

DBRX Instruct unterstützt Text als Eingabe.

DBRX Instruct unterstützt Text als Ausgabe.

Nein, DBRX Instruct unterstützt keine Bildeingaben. Es kann nur Text verarbeiten.

Nein, DBRX Instruct ist nicht multimodal. Es unterstützt nur Text als Eingabe.

DBRX Instruct hat ein Kontextfenster von 33k Tokens. Es bestimmt, wie viel Text und Gesprächsverlauf das Modell in einer einzelnen Anfrage verarbeiten kann.

Ja, DBRX Instruct hat offene Gewichte. Die Modellgewichte sind öffentlich verfügbar und können zum Selbsthosten heruntergeladen werden.

DBRX Instruct hat 132 Milliarden Parameter (36 Milliarden aktiv).

DBRX Instruct ist ein Mixture-of-Experts-Modell (MoE) mit insgesamt 132 Milliarden Parametern, von denen während der Inferenz jedoch nur 36 Milliarden aktiv sind.

DBRX Instruct wird unter der Lizenz Databricks Open Model License veröffentlicht. Die kommerzielle Nutzung ist mit Einschränkungen erlaubt. Lizenz anzeigen

DBRX Instruct erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 5. Dieser zusammengesetzte Benchmark bewertet Modelle in den Bereichen Schlussfolgern, Wissen, Mathematik und Programmierung.

Der Wissensstichtag von DBRX Instruct ist Dezember 2023. Die Trainingsdaten des Modells enthalten Informationen bis zu diesem Datum.

DBRX Instruct ist ein Modell mit offenen Gewichten, das selbst gehostet werden kann. Anbieter anzeigen

DBRX Instruct ist ein Modell mit offenen Gewichten, das heruntergeladen und selbst gehostet werden kann. Anbieter vergleichen

DBRX Instruct: Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Modellübersicht

IntelligenzUpdated

Geschwindigkeit

Kosten

Ausführlichkeit

Zusammenfassung des Vergleichs

Technische Spezifikationen

39 Modelle in dieser Klasse

Intelligenz

Geschwindigkeit

Kosten pro Aufgabe

IntelligenzUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Benchmarks

Intelligence Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Score

Vergleiche des Intelligence Index

Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Kosten

Cost per Intelligence Index Task

Cost per Intelligence Index Task

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Cache Hit

Kontextfenster

Context Window

Context Window for RAG

Context Window

Modellgröße (nur Modelle mit offenen Gewichten)

Model Size: Total and Active Parameters

Total Parameters

Active Parameters at Inference Time

Häufig gestellte Fragen

Wann wurde DBRX Instruct veröffentlicht?

Wer hat DBRX Instruct entwickelt?

Wie intelligent ist DBRX Instruct?

Ist DBRX Instruct ein Reasoning-Modell?

Welche Eingabemodalitäten unterstützt DBRX Instruct?

Welche Ausgabemodalitäten unterstützt DBRX Instruct?

Kann DBRX Instruct Bilder verarbeiten?

Ist DBRX Instruct multimodal?

Wie groß ist das Kontextfenster von DBRX Instruct?

Hat DBRX Instruct offene Gewichte?

Wie viele Parameter hat DBRX Instruct?

Was sind die aktiven Parameter von DBRX Instruct?

Unter welcher Lizenz steht DBRX Instruct?

Wie schneidet DBRX Instruct in Benchmarks ab?

Welchen Wissensstichtag hat DBRX Instruct?

Ist DBRX Instruct über eine API verfügbar?

Wo kann ich DBRX Instruct verwenden?