IBM
Granite 4.2 30B Instructオープン
IBM Granite 4.2 30B enterprise open foundation model optimized for coding and tool calling.
知能指数
58.6 #350
AAQI 51.0
出力速度
78 t/s
TTFT 280 ms · ITL 12.8 ms/tok
ブレンド価格 (3:1)
$0.6 /1M
入力 $0.4/M · 出力 $1.2/M
コンテキスト
128K
約 320 枚のA4ページ · 最大出力 8,192
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Granite 4.2 30B Instruct
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
直接のベンチマーク測定がない場合、レーダー軸はカテゴリスコアから近似されます — 評価方法 を参照。
強みとトレードオフ
強み
- 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
キラーユースケース
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.
開発者向けクイックスタートとAPI
まず
HF_TOKEN を設定 — APIキーを取得curl 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);公式リソースとリンク
API デプロイ
ホストとレイテンシを比較
Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock、Azure 全体のスループット、TTFT、キャッシュ料金。
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
ソース別スコア
カテゴリー別スコア
ベンチマーク結果
ライブスペックとアーキテクチャ
内部構造
Dense · 30 billion
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.05/1M tokens.
リリース日
2026年7月20日
アーキテクチャ
Dense · 30 billion
パラメータ数
30 billion
ライセンス
Open Weights
コンテキストウィンドウ
128,000 tokens
最大出力
8,192 tokens
モダリティ
text + image
キャッシュ料金
読み取り $0.05 · 書き込み $0.5 /1M
推論
—
入力価格
$0.4/M
出力価格
$1.2/M
出力速度
78 t/s
最初のトークンまでの時間
280 ms
データ更新日
2026年8月28日
月額請求の見積もり
月額見積もり
$0.00
GPT-4o との節約額を計算中…
引用と埋め込み
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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}
}スコアバッジを埋め込む
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代替モデル
機能、価格、ベンチマークスコアに基づく Granite 4.2 30B Instruct の最適な代替モデル。