外观
Granite 系：IBM 的企业级开源线，推理与智能体是新主场
Granite 系模型档案：IBM 的企业级开源权重线。别的开源线拼参数、拼聊天体验，Granite 拼的是「企业敢不敢直接拿去用」：权重 Apache 2.0 全开放、IBM 给标准知识产权赔偿、检查点带密码学签名、首个通过 ISO 42001 认证的开源模型家族。2026 年 8 月的新主力 Granite 4.2 是原生推理模型，3B / 8B / 30B 三档，Ollama 一行就能跑。一页讲清擅长什么、多少钱、在哪用。
家族成员（2026 年 11 月）
| 模型 | 定位 | 一句话 |
|---|---|---|
| Granite 4.2 30B | 旗舰推理档 | 30B 参数，8B 与 30B 档多了智能体强化学习，改代码、跑终端、联网查资料是主场，厂商自报 SWE-Bench Verified 约 57 分 |
| Granite 4.2 8B | 主力档 | 8B 参数，单张主流显卡能跑，Ollama 默认档（ollama run granite4.2:8b），厂商自报 SWE-Bench Verified 约 47.67 分 |
| Granite 4.2 3B | 轻量档 | 3B 参数，笔记本就能跑，推理开关同样有，但没有智能体强化学习那一段训练 |
| Granite 4.1 | 上一代 | 2026 年 4 月发布，3B / 8B 是纯 Transformer，30B 回到混合 Mamba 架构；4.2 的底座就是 4.1 |
| Granite 4.0 H-Small | 混合架构老将 | 2025 年 10 月发布，32B 总参数、推理时只激活 9B，混合 Mamba-2 架构，显存占用比纯 Transformer 少 70% 以上（IBM 口径） |
| Granite 4.0 H-Tiny / H-Micro / Nano | 边缘档 | Tiny 7B 总参数、1B 激活；Micro 3B；Nano 350M / 1B，跑在端侧设备与浏览器里 |
| Granite 3.x | 更老一代 | 3.0（2024 年 10 月）是企业级开源起点，3.2（2025 年 4 月）加了实验性推理与看图能力，旧教程里常见 |
| Granite Guardian / Granite Vision | 安全与看图配套 | Guardian 是安全护栏模型，拦偏见、幻觉与隐私泄露；Vision 3.2（2B）专读企业文档里的表格、图表与扫描件 |
4.2 三档上下文都是原生 128K，模型卡注明可扩到 512K；4.0 的 H-Small 也是 128K。档位与命名以 IBM 官网与 Hugging Face 为准，动手之前再核对一次。
擅长什么
- 原生推理开关：4.2 三档都自带思考模式，默认先在
<think>里一步步想再答；Ollama 里/set think high拉满推理深度、/set think low轻想一下、/set nothink直接答，简单问题不用为思考付时间。 - 智能体任务是 8B 与 30B 的主场：这两档多训了一段智能体强化学习，在真实沙箱里练过改代码、用终端、联网查资料；3B 没训这一段，智能体任务别拿 3B 硬扛。
- 工具调用与结构化输出：原生支持 OpenAI 格式的函数调用、结构化 JSON 输出与代码补全（FIM），接 RAG 与智能体框架不用绕路。
- 企业合规是卖点：Apache 2.0 许可证、IBM 标准知识产权赔偿、检查点密码学签名、ISO 42001 认证；数据敏感、合规严的场景，Granite 是开源线里手续最齐的一家。
- 12 种语言：英文、德文、西班牙文、法文、日文、葡萄牙文、阿拉伯文、捷克文、意大利文、韩文、荷兰文与中文，官方口径支持中文，微调也能再加语言。
在哪用
- Ollama 本地跑（推荐）：
ollama run granite4.2:8b（主力档）、ollama run granite4.2:3b（轻量档）、ollama run granite4.2:30b（旗舰档），第一次自动下载权重，下完就能聊天；想换好看的聊天界面，接 Cherry Studio 或 Chatbox，见 本地部署。 - Hugging Face 权重：ibm-granite 主页下的权重可下载，vLLM（0.20 以上版本起优化支持）/ SGLang / Transformers 都能接；想自己搭服务或微调，从这里拿权重。
- LM Studio 与 Docker Model Runner：图形界面或容器里直接拉模型，适合不想碰命令行的人。
- watsonx.ai：IBM 自家云上直接调用各档位，企业与开发者走这一路，价格以官网实时页为准。
- 没有官方聊天 App：Granite 没有像 ChatGPT、豆包那样的面向普通人的聊天入口，手机上想直接用，得走 Ollama / LM Studio 本地跑，或接 watsonx.ai API 的第三方客户端。
花多少钱（2026 年 11 月核实，以官网为准）
- 权重免费：Granite 权重免费下载，许可证是 Apache 2.0，本地跑只花电费与硬件钱；商用、改权重、嵌进自己的产品都行，IBM 还给标准知识产权赔偿。
- watsonx.ai：云端调用按量计费，价格以 IBM 官网实时页为准；个人用户一般用 Ollama 本地跑就够了。
- 本地跑：8B 一档 4-bit 量化约 5~6GB 显存起，3B 档普通笔记本就能跑；30B 档面向企业级部署，个人单卡先上 8B，别硬上大模型。
先说清短板
- 中文不是主场：训练数据以英文与企业文档为主，中文日常对话没问题，但中文长文、中文专业写作别指望它比 Qwen 系 与 DeepSeek 系 强；中文是主力场景的话，先看这两家。
- 没有官方聊天 App：想在手机上随手聊天，Granite 不如 DeepSeek 系 与 豆包系 顺手；它首先是给开发者与企业准备的权重，不是给普通人准备的聊天产品。
- 3B 与 8B / 30B 有能力断层：3B 没经过智能体强化学习，改代码、跑终端这类任务别拿 3B 档去对标 8B；选档位先看任务，别只看参数。
- 基准分是厂商自报：SWE-Bench Verified、AIME25（30B 档厂商自报约 89.17 分）、BFCL v4 工具调用（30B 档厂商自报约 61.39 分）这些分数都是 IBM 自己测的，选型前先拿自己的任务实测，别只看榜单。
和其他几家怎么分工
- 企业私有化、合规严、数据不出内网的本地部署与智能体：Granite 系主场；企业检索增强与内部搜索对照 Cohere 系。
- 本地跑小模型、数学代码小任务：Phi 系；本地跑更聪明的聊天与多模态：Qwen 系 与 Gemma 系。
- 本地跑大模型、超长上下文：Llama 系 与 Kimi 系。
- 日常免费聊天：DeepSeek 系；写代码求稳：Claude 系。
- 断网、数据不出门：Granite、Qwen、GLM、Llama 等开源权重本地跑，见 本地部署。