Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1BvsMistral Nemo 12B Instruct
Confronto completo tra Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B (7 miliardi di parametri, IBM) e Mistral Nemo 12B Instruct (12B, Mistral AI). VRAM richiesta per ciascuna quantizzazione, token al secondo misurati su 4 GPU di riferimento, valutazione per caso d'uso, licenza, comandi di installazione. Tutti i numeri sono calcolati a partire dai dati del catalogo — nessun copia-incolla tra le pagine.
In breve
| Caratteristica | Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| Parametri | 7B | 12B |
| Famiglia | Granite | Mistral |
| Autore | IBM | Mistral AI |
| Origine | US | FR |
| Licenza | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contesto | 128 000 token | 128 000 token |
| Data di uscita | ottobre 2025 | luglio 2024 |
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 | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 4 GB | 7 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 5 GB | 9 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 7 GB | 13 GB |
| FP16 (qualità massima) | 14 GB | 24 GB |
| RAM per l'esecuzione solo su CPU | 8 GB | 16 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 | Mistral Nemo 12B Instruct |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 350 tok/s · FP16 | 70 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 180 tok/s · FP16 | 25 tok/s · Q8 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 60 tok/s · Q8 | 8 tok/s · Q5_K_M |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 180 tok/s · FP16 | 25 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
Mistral Nemo 12B Instruct
Sviluppato congiuntamente con NVIDIA. Contesto di 128k token, tokenizer Tekken, ottime capacità multilingue nelle lingue europee.
- 128k di contesto
- Buone capacità multilingue nelle lingue europee
- Apache 2.0 completamente libero
- Ottimo compromesso 12B
- Meno bravo di Small 3.1 nel ragionamento
- Nessun supporto per la visione
Installazione
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio su RTX 4090 (24 GB): Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B o Mistral Nemo 12B Instruct?
Su una RTX 4090, Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B gira in FP16 (~350 tok/s), Mistral Nemo 12B Instruct in FP16 (~70 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.
Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B o Mistral Nemo 12B Instruct: qual è il migliore in francese?
Per il francese formale (redazione, riassunti, traduzione), Mistral Nemo 12B Instruct ha la meglio — addestrato con un ricco corpus in lingua francese. L'altro rimane utilizzabile, ma per impieghi meno impegnativi.
Quale consuma meno VRAM?
In Q4_K_M, Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B sta in 4 GB contre 7 GB per il suo concorrente — una differenza di 3 GB, significativa se miri 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. Mistral Nemo 12B Instruct 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 : Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B (7B). Più capace : Mistral Nemo 12B Instruct (12B). 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.