Famiglia Granite · 8B parametri

Granite 4.1 8B Instruct

Denso 8B Apache 2.0, 12 lingue tra cui FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Uscita 29 aprile 2026.

🇺🇸 IBM·Licenza Apache 2.0·Contesto 128k tokens·Data di uscita 29 aprile 2026·Sta nei 128 GB di l'AI TOP ATOM di GIGABYTE (link affiliato)← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Apache 2.0 100% libero
  • Capacità migliorate di chiamare strumenti e seguire istruzioni
  • 12 lingue native tra cui FR
  • Contesto di 131k
  • Eccellente rapporto prestazioni/dimensioni
Limiti da conoscere
  • —Nessun tag Ollama ufficiale al momento del rilascio
  • —L'inglese resta più forte del francese nel ragionamento
  • —Nessuna variante MoE in questa release
Architettura
Transformer denso · 40 livelli · GQA 32Q/8KV · embedding 4096 · MLP hidden 12 800 · RoPE
Addestramento
Post-training migliorato: SFT + allineamento RL. 12 lingue: EN, DE, ES, FR, JA, PT, AR, CS, IT, KO, NL, ZH. Cluster NVIDIA GB200 NVL72 (CoreWeave).
Ideale per
Tool calling in ambito aziendaleRAG multilingueAssistente per il codice 8B

05Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.1-8b
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
5 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
6 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
9 GB
FP16
Piena precisione — uso server
16 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 10 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Granite 4.1 8B Instruct?

Per eseguire Granite 4.1 8B Instruct in locale con quantizzazione Q4, servono circa 5 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: RTX 5060 Ti 16 GB — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.

Offerta attuale: RTX 5060 Ti 16 GB
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In mobilità: Granite 4.1 8B Instruct funziona anche su un Portatile RTX (16 GB di VRAM) →

03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~12t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~35t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~90t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmark pubblici

Punteggi ripresi dalle model card o da MMLU-Pro / fonti della community. Unità: % di risposte corrette.

MMLU
73.84
GSM8K
92.49
HumanEval
85.37
ArenaHard
68.98
AlpacaEval
50.08