IBM
Granite 4.2 3B Instructওপেন
IBM Granite 4.2 3B compact SLM optimized for on-device and low-latency inference.
বুদ্ধিমত্তা
42.0 #435
AAQI 36.0
আউটপুট গতি
148 t/s
TTFT 160 ms · ITL 6.8 ms/tok
ব্লেন্ডেড মূল্য (3:1)
$0.11 /1M
ইনপুট $0.08/M · আউটপুট $0.2/M
কনটেক্সট
128K
≈ 320টি A4 পৃষ্ঠা · সর্বোচ্চ আউটপুট 8,192
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Granite 4.2 3B Instruct
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
সরাসরি বেঞ্চমার্ক মাপ না থাকলে রাডার অক্ষ বিভাগ স্কোর থেকে আনুমানিক — পদ্ধতি দেখুন।
শক্তি ও ট্রেড-অফ
যেখানে এটি জেতে
- Open weights — self-host, fine-tune and audit with no vendor lock-in
- 148 tok/s output — fast enough for real-time agents
- Sub-200ms time-to-first-token
- Very low blended price — $0.11/1M mixed tokens
কিলার ব্যবহারের ক্ষেত্র
Real-time agents
Low-latency loops for voice, gaming and interactive copilots.
High-volume batch jobs
Classification, extraction and summarization at minimal cost per call.
On-prem deployment
Air-gapped and regulated-environment serving on your own hardware.
ডেভেলপার কুইকস্টার্ট ও API
প্রথমে
HF_TOKEN সেট করুন — API কী নিনcurl https://router.huggingface.co/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $HF_TOKEN" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "granite-4-2-3b",
"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-4-2-3b",
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-4-2-3b",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);অফিসিয়াল রিসোর্স ও লিংক
API ডিপ্লয়মেন্ট
হোস্ট ও লেটেন্সি তুলনা করুন
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock ও Azure জুড়ে থ্রুপুট, TTFT ও ক্যাশে মূল্য।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
উৎস অনুযায়ী স্কোর
বিভাগ অনুযায়ী স্কোর
বেঞ্চমার্ক ফলাফল
লাইভ স্পেসিফিকেশন ও আর্কিটেকচার
ভেতরের কাঠামো
Dense · 3 billion
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.01/1M tokens.
প্রকাশের তারিখ
২০ জুল, ২০২৬
আর্কিটেকচার
Dense · 3 billion
প্যারামিটার
3 billion
লাইসেন্স
Open Weights
কনটেক্সট উইন্ডো
128,000 tokens
সর্বোচ্চ আউটপুট
8,192 tokens
মডালিটি
text
ক্যাশে মূল্য
রিড $0.01 · রাইট $0.1 /1M
রিজনিং
—
ইনপুট দাম
$0.08/M
আউটপুট দাম
$0.2/M
আউটপুট গতি
148 t/s
প্রথম টোকেনের সময়
160 ms
ডেটা আপডেট
২৮ আগ, ২০২৬
আনুমানিক মাসিক বিল
আনুমানিক মাসিক খরচ
$0.00
GPT-4o-র তুলনায় সঞ্চয় হিসাব হচ্ছে…
উদ্ধৃতি ও এম্বেড
GitHub Markdown ব্যাজ
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026granite423b,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Granite 4.2 3B Instruct},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/granite-4-2-3b}
}স্কোর ব্যাজ এম্বেড করুন
আপনার GitHub বা Hugging Face README-তে লাইভ Podium স্কোর ব্যাজ যোগ করুন — এটি লাইভ র্যাংকিং-এ ফেরে।
প্রিভিউ
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...IBM-এর আরও মডেল
বিকল্প মডেলসমূহ
সক্ষমতা, মূল্য এবং বেঞ্চমার্ক স্কোরের ভিত্তিতে Granite 4.2 3B Instruct-এর নিকটতম বিকল্প।