IBM
Granite 4.2 3B Instructاوپن
IBM Granite 4.2 3B compact SLM optimized for on-device and low-latency inference.
ذہانت
42.0 #435
AAQI 36.0
آؤٹ پٹ رفتار
148 t/s
TTFT 160 ms · ITL 6.8 ms/tok
مخلوط قیمت (3:1)
$0.11 /1M
ان پٹ $0.08/M · آؤٹ پٹ $0.2/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 3B 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
- 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
کلر استعمال کے کیسز
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.
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-4-2-3b",
"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);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 · 3 billion
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.01/1M tokens.
اجرا کی تاریخ
20 جولائی، 2026
آرکیٹیکچر
Dense · 3 billion
پیرامیٹرز
3 billion
لائسنس
Open Weights
سیاق ونڈو
128,000 tokens
زیادہ سے زیادہ آؤٹ پٹ
8,192 tokens
موڈیلٹیز
text
کیش قیمتیں
ریڈ $0.01 · رائٹ $0.1 /1M
استدلال
—
ان پٹ قیمت
$0.08/M
آؤٹ پٹ قیمت
$0.2/M
آؤٹ پٹ رفتار
148 t/s
پہلے ٹوکن تک کا وقت
160 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{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}
}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 3B Instruct کے قریب ترین متبادل۔