IBM
Granite 4.2 30B Instructمفتوح
IBM Granite 4.2 30B enterprise open foundation model optimized for coding and tool calling.
الذكاء
58.6 #350
AAQI 51.0
سرعة الإخراج
78 t/s
TTFT 280 ms · ITL 12.8 ms/tok
السعر الممزوج (3:1)
$0.6 /1M
إدخال $0.4/M · إخراج $1.2/M
السياق
128K
≈ 320 صفحة A4 · أقصى إخراج 8,192
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Granite 4.2 30B Instruct
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
محاور الرادار تقريبية من درجات الفئات عند غياب قياسات مباشرة — راجع المنهجية.
نقاط القوة والمقايضات
أين يتفوق
- Open weights — self-host, fine-tune and audit with no vendor lock-in
- Sub-400ms time-to-first-token
- Very low blended price — $0.6/1M mixed tokens
- Cheap prompt-cache reads at $0.05/1M
حالات استخدام قاتلة
SWE-bench agents
Issue-to-PR resolution across multi-file repos — refactor, test and verify autonomously.
Terminal & computer-use agents
Plans and executes multi-tool workflows — shells, browsers and desktop control.
On-prem deployment
Air-gapped and regulated-environment serving on your own hardware.
بداية سريعة للمطورين و API
عيّن
HF_TOKEN أولاً — احصل على مفتاح APIcurl https://router.huggingface.co/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $HF_TOKEN" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "granite-4-2-30b",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://router.huggingface.co/v1",
api_key=os.environ["HF_TOKEN"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="granite-4-2-30b",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://router.huggingface.co/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.HF_TOKEN}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "granite-4-2-30b",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);الموارد والروابط الرسمية
نشر API
مقارنة المضيفين ووقت الاستجابة
الإنتاجية وTTFT وتسعير ذاكرة التخزين المؤقت عبر Groq وCerebras وTogether وDeepInfra وFireworks وBedrock وAzure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
الدرجات حسب المصدر
الدرجات حسب الفئة
نتائج الاختبارات
المواصفات الحية والبنية
تحت الغطاء
Dense · 30 billion
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.05/1M tokens.
تاريخ الإصدار
20 يوليو 2026
البنية
Dense · 30 billion
المعلمات
30 billion
الترخيص
Open Weights
نافذة السياق
128,000 tokens
أقصى إخراج
8,192 tokens
الوسائط
text + image
أسعار التخزين المؤقت
قراءة $0.05 · كتابة $0.5 /1M
الاستدلال
—
سعر الإدخال
$0.4/M
سعر الإخراج
$1.2/M
سرعة الإخراج
78 t/s
الزمن حتى أول رمز
280 ms
آخر تحديث
28 أغسطس 2026
الفاتورة الشهرية المقدرة
الإنفاق الشهري المقدر
$0.00
جارٍ حساب التوفير مقابل GPT-4o…
اقتباس وتضمين
شارة Markdown لـ GitHub
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026granite4230b,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Granite 4.2 30B Instruct},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/granite-4-2-30b}
}تضمين شارة النتيجة
أضف شارة Podium Score المباشرة إلى ملف README على GitHub أو Hugging Face — ترتبط بالترتيب المباشر.
معاينة
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...المزيد من IBM
النماذج البديلة
أقرب البدائل لـ Granite 4.2 30B Instruct استناداً إلى القدرات والأسعار ونتائج الاختبارات.