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granite-4.1-8b

ibm-granite · オープンライセンス · 2026年4月6日公開

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Arenaスコア—Arenaではまだ投票されていません
サイズ8.8 Bパラメータ
4ビットのダウンロード5.3 GB重みのみ、Q4_K_M
最大コンテキスト128Kトークン、モデル設定より

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Arenaではこのモデルへの投票はありません。開発元の公式Hugging Faceページで人気の小型モデルのため掲載しています（月間101Kダウンロード）。

よく使われるハードウェアでの速度

ハードウェアGPUメモリ収まる？速度
RTX 3060 12 GB12 GBGPUに収まる26 tok/s
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBGPUに収まる21 tok/s
RTX 309024 GBGPUに収まる64 tok/s
RTX 409024 GBGPUに収まる68 tok/s
RTX 509032 GBGPUに収まる116 tok/s
RX 7900 XTX24 GBGPUに収まる65 tok/s
2 × RTX 309048 GBGPUに収まる62 tok/s
4 × RTX 309096 GBGPUに収まる59 tok/s
Mac M4 Max 128 GB96 GBGPUに収まる35 tok/s
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBGPUに収まる18 tok/s
8 × H100 SXM640 GBGPUに収まる162 tok/s

4ビット、32Kコンテキスト、オフロード用にDDR5を64 GBとした推定値。速度 ≈ メモリ帯域 × 78% ÷ 1トークンあたりの読み込みデータ量に、トークンごとの固定コストを加えたもので、44件の実際の llama.cpp テストで補正しています。典型的な誤差は約±10%です。すべてのGPUを比較。

必要なGPUメモリ

レベル8Kコンテキスト32Kコンテキスト128Kコンテキストフル精度との品質比較
Q3_K_M6.3 GB10 GB26 GB+10.2% 目立つ劣化
Q4_K_M7.3 GB11 GB27 GB+2.7% 小さな劣化
Q5_K_M8.2 GB12 GB28 GB+0.9% ごくわずかな劣化
Q6_K9.2 GB13 GB29 GB+0.3% ほぼ劣化なし
Q8_011 GB15 GB31 GB≈ 0% フル精度と同等
F1620 GB24 GB40 GB≈ 0% フル精度と同等

重み＋コンテキストキャッシュ（モデルのアーキテクチャから算出）＋ランタイム。品質：フル精度モデルに対するperplexityの増加分で、llama.cpp のテストをもとにモデルサイズに合わせて換算しています。自分の環境をシミュレーション。

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