IBM
Granite 4.2 30B Instructاوپن
IBM Granite 4.2 30B enterprise open foundation model optimized for coding and tool calling.
ذہانت
58.6 #350
AAQI 51.0
آؤٹ پٹ رفتار
78 t/s
TTFT 280 ms · ITL 12.8 ms/tok
مخلوط قیمت (3:1)
$0.6 /1M
ان پٹ $0.4/M · آؤٹ پٹ $1.2/M
سیاق
128K
≈ 320 A4 صفحات · زیادہ سے زیادہ آؤٹ پٹ 8,192
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Granite 4.2 30B Instruct
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
جہاں براہ راست بینچ مارک پیمائش موجود نہیں، ریڈار محور زمرہ سکورز سے تخمینی ہیں — طریقہ کار دیکھیں۔
طاقتیں اور سمجھوتے
جہاں یہ آگے ہے
- 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
کلر استعمال کے کیسز
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.
ڈویلپر کوک اسٹارٹ اور API
پہلے
HF_TOKEN سیٹ کریں — API کی حاصل کریںcurl 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);سرکاری وسائل اور لنکس
API تعیناتی
ہوسٹس اور لیٹنسی کا موازنہ
Groq، Cerebras، Together، DeepInfra، Fireworks، Bedrock اور Azure پر تھروپٹ، TTFT اور کیش قیمتیں۔
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
ذریعے کے لحاظ سے اسکور
زمرے کے لحاظ سے اسکور
بینچ مارک نتائج
لائیو وضاحتیں اور آرکیٹیکچر
اندرونی ڈھانچہ
Dense · 30 billion
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.05/1M tokens.
اجرا کی تاریخ
20 جولائی، 2026
آرکیٹیکچر
Dense · 30 billion
پیرامیٹرز
30 billion
لائسنس
Open Weights
سیاق ونڈو
128,000 tokens
زیادہ سے زیادہ آؤٹ پٹ
8,192 tokens
موڈیلٹیز
text + image
کیش قیمتیں
ریڈ $0.05 · رائٹ $0.5 /1M
استدلال
—
ان پٹ قیمت
$0.4/M
آؤٹ پٹ قیمت
$1.2/M
آؤٹ پٹ رفتار
78 t/s
پہلے ٹوکن تک کا وقت
280 ms
ڈیٹا اپڈیٹ
28 اگست، 2026
اندازاً ماہانہ بل
اندازاً ماہانہ اخراجات
$0.00
GPT-4o کے مقابلے میں بچت کا حساب…
حوالہ اور ایمبیڈ
GitHub Markdown بیج
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}
}اسکور بیج شامل کریں
اپنے GitHub یا Hugging Face README میں لائیو Podium اسکور بیج لگائیں — یہ لائیو درجہ بندی پر لے جاتا ہے۔
پیش منظر
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...IBM کے مزید ماڈلز
متبادل ماڈلز
صلاحیت، قیمت اور بینچ مارک اسکورز کی بنیاد پر Granite 4.2 30B Instruct کے قریب ترین متبادل۔