IBM
Granite 4.2 30B Instructโอเพ่นซอร์ส
IBM Granite 4.2 30B enterprise open foundation model optimized for coding and tool calling.
ดัชนีปัญญา
58.6 #350
AAQI 51.0
ความเร็วขาออก
78 t/s
TTFT 280 ms · ITL 12.8 ms/tok
ราคาเฉลี่ย (3:1)
$0.6 /1M
ขาเข้า $0.4/M · ขาออก $1.2/M
บริบท
128K
≈ 320 หน้า A4 · ขาออกสูงสุด 8,192
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Granite 4.2 30B Instruct
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
แกนเรดาร์ประมาณจากคะแนนหมวดหมู่เมื่อไม่มีการวัดเบนช์มาร์กโดยตรง — ดู ระเบียบวิธี
จุดแข็งและข้อแลกเปลี่ยน
จุดที่ชนะ
- 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
กรณีใช้งานเด็ด
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.
ควิกสตาร์ตสำหรับนักพัฒนาและ API
ตั้งค่า
HF_TOKEN ก่อน — รับคีย์ 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);ทรัพยากรและลิงก์อย่างเป็นทางการ
การใช้งาน API
เปรียบเทียบโฮสต์และเวลาแฝง
อัตราความเร็ว TTFT และราคาแคชบน Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock และ Azure
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
คะแนนแยกตามแหล่งข้อมูล
คะแนนแยกตามหมวดหมู่
ผลการทดสอบ Benchmark
สเปกสดและสถาปัตยกรรม
ภายใต้ฝากระโปรง
Dense · 30 billion
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.05/1M tokens.
วันที่เปิดตัว
20 ก.ค. 2569
สถาปัตยกรรม
Dense · 30 billion
พารามิเตอร์
30 billion
สัญญาอนุญาต
Open Weights
ขนาดคอนเทกซ์
128,000 tokens
เอาต์พุตสูงสุด
8,192 tokens
โมดัลิตี
text + image
ราคาแคช
อ่าน $0.05 · เขียน $0.5 /1M
การให้เหตุผล
—
ราคาขาเข้า
$0.4/M
ราคาขาออก
$1.2/M
ความเร็วขาออก
78 t/s
เวลาถึงโทเค็นแรก
280 ms
อัปเดตข้อมูล
28 ส.ค. 2569
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
$0.00
กำลังคำนวณการประหยัดเทียบ GPT-4o…
อ้างอิงและฝัง
ป้าย GitHub Markdown
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}
}ฝังป้ายคะแนน
เพิ่มป้าย Podium Score แบบสดลงใน README ของ GitHub หรือ Hugging Face — ลิงก์กลับไปยังอันดับสด
ตัวอย่าง
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...โมเดลอื่นจาก IBM
โมเดลทางเลือก
ทางเลือกที่ใกล้เคียงที่สุดสำหรับ Granite 4.2 30B Instruct โดยอิงตามความสามารถ ราคา และคะแนนเบนช์มาร์ก