Granite 4.0 H-Small 32B-A9BvsLLaDA 2.0 Uni 16B
Confronto completo tra Granite 4.0 H-Small 32B-A9B (32B parametri, IBM) e LLaDA 2.0 Uni 16B (16B, Ant Group / inclusionAI). VRAM richiesta per ciascuna quantizzazione, token al secondo misurati su 4 GPU di riferimento, giudizio per caso d'uso, licenza, comandi di installazione. Tutti i numeri sono calcolati a partire dai dati del catalogo — nessun copia-incolla tra pagine.
In breve
| Caratteristica | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| Parametri | 32B | 16B |
| Famiglia | Granite | LLaDA |
| Autore | IBM | Ant Group / inclusionAI |
| Origine | US | CN |
| Licenza | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contesto | 128 000 token | 8 192 token |
| Data di uscita | ottobre 2025 | aprile 2026 |
Memoria occupata
VRAM approssimativa necessaria per l'inferenza con una finestra di contesto media. Il vincitore (in verde) è il modello che consuma moins — vantaggio per i modelli piccoli.
| Quantizzazione | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 19 GB | 18 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 23 GB | 22 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 35 GB | 30 GB |
| FP16 (qualità massima) | 64 GB | 47 GB |
| RAM per l'esecuzione solo su CPU | 32 GB | 36 GB |
Velocità stimata (token/secondo)
Stime basate sulla migliore quantizzazione che ciascuna GPU può gestire. I valori reali dipendono dal prompt, dal contesto e dal motore (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU di riferimento | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 75 tok/s · Q5_K_M | 130 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 30 tok/s · Q8 | 60 tok/s · Q8 |
Verdetto per caso d'uso
Per ogni uso comune, indichiamo quale dei due è il più adatto in base ai suoi tag, alla sua dimensione e alla sua specializzazione.
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Punti di forza e debolezza
Granite 4.0 H-Small 32B-A9B
Ibrido Mamba-2 + MoE 32B/9B attivi. ~70% di RAM in meno con contesti lunghi. Apache 2.0.
- 70% di RAM in meno con contesti lunghi
- Apache 2.0
- Enterprise-ready
- Richiesto il supporto di una versione recente di llama.cpp
Installazione
LLaDA 2.0 Uni 16B
Primo dLLM aperto con licenza Apache 2.0: MoE 16B/1B + decoder a diffusione 6.2B. Testo+visione unificati. Uscita il 22 aprile 2026.
- Primo dLLM aperto con licenza Apache 2.0
- Testo+visione+generazione+modifica unificati
- Modalità 'thinking' intercalata
- Apache 2.0
- Architettura di diffusione non supportata da Ollama/llama.cpp
- Richiede Flash Attention 2 + CUDA 12.4
- 47 GB di VRAM durante la generazione
- Contesto di soli 8k
Installazione
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio su RTX 4090 (24 GB): Granite 4.0 H-Small 32B-A9B o LLaDA 2.0 Uni 16B?
Su una RTX 4090, Granite 4.0 H-Small 32B-A9B gira in Q5_K_M (~75 tok/s), LLaDA 2.0 Uni 16B in Q5_K_M (~130 tok/s). In termini di puro throughput, LLaDA 2.0 Uni 16B vince. Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.
Quale consuma meno VRAM?
In Q4_K_M, LLaDA 2.0 Uni 16B sta in 18 GB contre 19 GB per il suo rivale — una differenza di 1 GB, significativa se punti a una RTX 3060 o a una 4060 Ti 8 GB.
Si possono utilizzare questi modelli in produzione commerciale?
Granite 4.0 H-Small 32B-A9B è disponibile con licenza Apache 2.0 — utilizzabile liberamente per scopi commerciali. LLaDA 2.0 Uni 16B è distribuito sotto licenza Apache 2.0 — anch'esso libero. Per il SaaS, preferisci Apache 2.0 o MIT.
Quale scegliere nel 2026?
Dipende dal tuo vincolo principale. Più piccolo / più veloce : LLaDA 2.0 Uni 16B (16B). Più capace : Granite 4.0 H-Small 32B-A9B (32B). Se hai dubbi, avvia il configuratore con la tua GPU e il tuo caso d'uso — deciderà in base a entrambi.
Alternative da considerare
Se nessuno dei due fa al caso tuo, ecco i modelli simili che potresti esplorare.