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Granite 4.2 30B
ibm · Apache 2.0 ライセンス · 2026年9月1日からArenaに登場
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Arenaスコア1361チャット部門で有料モデルを含む417件中197位
サイズ29.3 Bパラメータ
4ビットのダウンロード18 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
無料で使える場所
- 自宅でダウンロードして動かす：公式の重み · Ollama と LM Studio 用の GGUF ファイル
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 GB | 12 GB | GPU＋64 GBのRAM | 4.2 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | GPU＋64 GBのRAM | 4.7 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | GPU＋64 GBのRAM | 14 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | GPU＋64 GBのRAM | 14 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | GPUに収まる | 50 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | GPU＋64 GBのRAM | 14 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | GPUに収まる | 26 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | GPUに収まる | 25 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | GPUに収まる | 15 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | GPUに収まる | 7.5 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | GPUに収まる | 75 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_M | 17 GB | 24 GB | 50 GB | +7.0% 目立つ劣化 |
| Q4_K_M | 21 GB | 27 GB | 53 GB | +1.9% 小さな劣化 |
| Q5_K_M | 24 GB | 30 GB | 56 GB | +0.6% ごくわずかな劣化 |
| Q6_K | 27 GB | 33 GB | 59 GB | +0.2% ほぼ劣化なし |
| Q8_0 | 34 GB | 40 GB | 66 GB | ≈ 0% フル精度と同等 |
| F16 | 61 GB | 68 GB | 94 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。
チャットスコアの推移
13501400145015001550
5月6月7月8月9月10月
Granite 4.2 30B 1361最高の有料モデル
Arenaスコア（2026年4月22日～2026年10月20日）。
チャットの似た無料モデル
- Ling-flash-2.0 1361
- MiniMax-M2.5 1359 · 228.7 B
- Gemma 3 27B IT 1358
- Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 1357 · 480.2 B
- Qwen3-235B-A22B 1366 · 235.1 B
- gpt-oss-120b 1366 · 116.8 B
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