Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1BvsDeepSeek R1 Distill 7B
Confronto completo tra Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B (7 miliardi di parametri, IBM) e DeepSeek R1 Distill 7B (7B, DeepSeek). 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-Tiny 7B-A1B | DeepSeek R1 Distill 7B |
|---|---|---|
| Parametri | 7B | 7B |
| Famiglia | Granite | DeepSeek |
| Autore | IBM | DeepSeek |
| Origine | US | CN |
| Licenza | Apache 2.0 | MIT |
| Contesto | 128 000 token | 32 768 token |
| Data di uscita | ottobre 2025 | gennaio 2025 |
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-Tiny 7B-A1B | DeepSeek R1 Distill 7B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 4 GB | 5 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 5 GB | 6 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 7 GB | 9 GB |
| FP16 (qualità massima) | 14 GB | 16 GB |
| RAM per l'esecuzione solo su CPU | 8 GB | 8 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-Tiny 7B-A1B | DeepSeek R1 Distill 7B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 350 tok/s · FP16 | 90 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 180 tok/s · FP16 | 35 tok/s · FP16 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 60 tok/s · Q8 | 12 tok/s · Q8 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 180 tok/s · FP16 | 35 tok/s · FP16 |
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-Tiny 7B-A1B
Ibrido 7B/1B attivi. Costo di calcolo estremamente basso. Edge/embedded.
- Costo di calcolo estremamente basso
- Apache 2.0
- Contesto lungo a basso consumo di risorse
- Qualità inferiore a quella di un modello denso da 3B per alcune attività
Installazione
DeepSeek R1 Distill 7B
Ragionamento chain-of-thought distillato. Impressionante in matematica.
- Ragionamento CoT esplicito in un modello da 7B
- Licenza MIT
- 32k ctx
- Sorprendente su AIME/MATH per le sue dimensioni
- Molto verboso (token di pensiero)
- Inferiore a R1 32B nel ragionamento complesso
Installazione
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio sull'RTX 4090 (24 GB): Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B o DeepSeek R1 Distill 7B?
Su una RTX 4090, Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B gira in FP16 (~350 tok/s), DeepSeek R1 Distill 7B in FP16 (~90 tok/s). In termini di puro throughput, Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B vince. Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.
Quale consuma meno VRAM?
In Q4_K_M, Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B sta in 4 GB contre 5 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-Tiny 7B-A1B è disponibile con licenza Apache 2.0 — utilizzabile liberamente per scopi commerciali. DeepSeek R1 Distill 7B è sotto licenza MIT — anch'esso utilizzabile liberamente. Per il SaaS, privilegia Apache 2.0 o MIT.
Quale scegliere nel 2026?
Dipende dal tuo vincolo principale. Più piccolo / più veloce : Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B (7B). Più capace : Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B (7B). Se sei indeciso, 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.