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DBRX Instruct

Databricks
Gratis ahora mismo Muy grande
Pesos abiertos

DBRX Instruct es un modelo de lenguaje con 132B parámetros de Databricks. Actualmente es gratis en 1 proveedor con hasta 33K tokens de contexto. Sus pesos son abiertos, así que también se puede ejecutar en local.

Desarrollador
Databricks
Parámetros
132B / 36B activos
Contexto
33K tokens
Tipo
Texto
Licencia
Pesos abiertos

Dónde usar DBRX Instruct gratis

Cada fila es un endpoint gratuito independiente con sus propios límites.

ProveedorContextoLímiteTarjeta
NVIDIA Build
databricks/dbrx-instruct
— Inferencia serverless gratuita para desarrollo; los límites y los modelos disponibles pueden cambiar. No Abrir

Inicio rápido

curl https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NVIDIA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "databricks/dbrx-instruct",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Ejemplo para NVIDIA Build. Funciona cualquier cliente compatible con OpenAI: Cursor, Cline, OpenCode, Open WebUI.

Benchmarks

Intelligence Index
5.3
GPQA Diamond
33.1%
Humanity's Last Exam
2.9%

Fuente: Artificial Analysis · DBRX Instruct

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Preguntas frecuentes

¿DBRX Instruct es gratis?

Sí. A fecha de 10 de noviembre de 2026, DBRX Instruct es gratis en NVIDIA Build. Cada proveedor tiene sus propios límites — consulta la tabla de arriba.

¿Cuál es la ventana de contexto de DBRX Instruct?

El mayor contexto entre las rutas gratuitas es de 32.768 tokens. Algunos proveedores lo limitan más.

¿Cómo llamo a DBRX Instruct vía API?

Usa cualquier cliente compatible con OpenAI con la base URL https://integrate.api.nvidia.com/v1, el ID de modelo databricks/dbrx-instruct y una clave de NVIDIA Build.

¿Qué tan bueno es DBRX Instruct?

Artificial Analysis Intelligence Index: 5.3, GPQA Diamond: 33%. Como comparación, el modelo gratuito más potente del catálogo ahora mismo es GLM 5.3 Flash.

¿DBRX Instruct es de pesos abiertos?

Sí, los pesos están publicados — puedes descargarlo y ejecutarlo en local, por ejemplo con Ollama o LM Studio.