/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
28,9 млрд
Размер весов
16,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
granite · dense
Базовая модель
granite-4.2-30b
Библиотека
transformers
Опубликована
13 авг 2026

granite-4.2-30b-mxfp4

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Granite-4.2-30B (MXFP4) — квантизированная версия языковой модели Granite-4.2-30B, разработанная командой Granite компании IBM.

950скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены2 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это открытая text-generation модель для рассуждений, генерации и анализа кода, многошаговых задач, диалога, вызова инструментов и агентных рабочих процессов. Вариант MXFP4 предназначен для инференса с уменьшенными требованиями к памяти; он получен квантизацией исходной модели с помощью GPTQ, калиброванной на 2 тысячах примеров из SFT-датасета.

Исходная модель представляет собой decoder-only dense Transformer с архитектурой GraniteForCausalLM, примерно 30 млрд параметров, 64 слоями, Grouped Query Attention с 32 attention heads и 8 KV heads, RoPE, SwiGLU, RMSNorm и раздельными входными и выходными embedding. Модель поддерживает текстовую модальность, встроенное рассуждение в режимах полного, отключённого и low-effort thinking, native tool calling и OpenAI-совместимые сценарии развёртывания. Нативный контекст составляет 128K токенов; заявлено расширение long-context до 512K. Тестировались English, German, Spanish, French, Japanese, Portuguese, Arabic, Czech, Italian, Korean, Dutch и Chinese.

Сильные стороны модели — рассуждения, программирование, следование инструкциям, вызов инструментов, агентные задачи и работа с длинным контекстом. Ограничения включают возможное снижение качества на языках кроме English, а также риск неточных, предвзятых или небезопасных ответов; раскрываемое содержимое reasoning может быть промежуточным и не отражать окончательный вывод. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GraniteForCausalLM
Ревизия весов
8d0c2fb

0 моделей