Famiglia Granite · 4.2B parametri

IBM Granite 4.2

IBM Granite 4.2: modello denso e versatile da 4,2 miliardi di parametri (codice + uso generale), contesto da 128k token, ~2,4 GB di VRAM in Q4. Funziona su una GPU di piccole dimensioni o su CPU.

🇺🇸 IBM·Licenza Apache 2.0·Contesto 125k tokens·Data di uscita —← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Denso da 4,2B: sta in memoria su una GPU di piccole dimensioni (~2,4 GB in Q4) o su CPU (~5 GB di RAM)
  • Versatile per la programmazione e gli usi generali
  • Contesto nativo da 128k
  • Licenza Apache 2.0 permissiva
Limiti da conoscere
  • —Modello piccolo: meno performante dei modelli 8B+ nel ragionamento complesso
  • —Pesi ad accesso vincolato su Hugging Face (accettazione richiesta)
Architettura
Transformer denso · 4,2B parametri · 128k contesto
Addestramento
Modello IBM Granite 4.2, denso da 4,2B e polivalente, orientato alla programmazione e all'uso generale. Licenza Apache 2.0.
Ideale per
Assistente locale leggeroCompletamento del codiceCPU / GPU 4 GB

04Installare

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/IBM-Granite-4.2
⚠
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
2.4 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
3 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
4.5 GB
FP16
Piena precisione — uso server
8 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 5 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per IBM Granite 4.2?

Per eseguire IBM Granite 4.2 in locale con quantizzazione Q4, servono circa 2.4 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: IBM Granite 4.2 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
~32t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~50t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~75t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900