IBM
Granite 4.2 30B Instructओपन
IBM Granite 4.2 30B enterprise open foundation model optimized for coding and tool calling.
बुद्धिमत्ता
58.6 #350
AAQI 51.0
आउटपुट गति
78 t/s
TTFT 280 ms · ITL 12.8 ms/tok
ब्लेंडेड मूल्य (3:1)
$0.6 /1M
इनपुट $0.4/M · आउटपुट $1.2/M
कॉन्टेक्स्ट
128K
≈ 320 A4 पेज · अधिकतम आउटपुट 8,192
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Granite 4.2 30B Instruct
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
जहाँ सीधे बेंचमार्क माप उपलब्ध नहीं हैं, वहाँ रडार अक्ष श्रेणी स्कोर से अनुमानित हैं — कार्यप्रणाली देखें।
ताकत और समझौते
जहां यह जीतता है
- 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
किलर उपयोग केस
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.
डेवलपर क्विकस्टार्ट और API
पहले
HF_TOKEN सेट करें — API कुंजी प्राप्त करेंcurl 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);आधिकारिक संसाधन और लिंक
API डिप्लॉयमेंट
होस्ट और लेटेंसी की तुलना
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock और Azure पर थ्रूपुट, TTFT और कैश मूल्य।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
स्रोत के अनुसार स्कोर
श्रेणी के अनुसार स्कोर
बेंचमार्क परिणाम
लाइव स्पेक्स और आर्किटेक्चर
अंदर की झलक
Dense · 30 billion
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.05/1M tokens.
रिलीज़ तिथि
20 जुल॰ 2026
आर्किटेक्चर
Dense · 30 billion
पैरामीटर
30 billion
लाइसेंस
Open Weights
कॉन्टेक्स्ट विंडो
128,000 tokens
अधिकतम आउटपुट
8,192 tokens
मोडैलिटी
text + image
कैश मूल्य
रीड $0.05 · राइट $0.5 /1M
रीजनिंग
—
इनपुट कीमत
$0.4/M
आउटपुट कीमत
$1.2/M
आउटपुट गति
78 t/s
पहले टोकन तक का समय
280 ms
डेटा अपडेट
28 अग॰ 2026
अनुमानित मासिक बिल
अनुमानित मासिक खर्च
$0.00
GPT-4o की तुलना में बचत की गणना…
उद्धरण और एम्बेड
GitHub Markdown बैज
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@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}
}स्कोर बैज एम्बेड करें
अपने GitHub या Hugging Face README में लाइव Podium Score बैज जोड़ें — यह लाइव रैंकिंग पर ले जाता है।
पूर्वावलोकन
Markdown
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वैकल्पिक मॉडल
क्षमता, मूल्य और बेंचमार्क स्कोर के आधार पर Granite 4.2 30B Instruct के निकटतम विकल्प।