Granite 4.0 H-Small 32B-A9Bvsgpt-oss 20B
Comparativa completa entre Granite 4.0 H-Small 32B-A9B (32 mil millones de parámetros, IBM) y gpt-oss 20B (21B, OpenAI). VRAM requerida por cuantización, tokens/segundo medidos en 4 GPUs de referencia, veredicto por caso de uso, licencia, comandos de instalación. Todos los números se calculan a partir de los datos del catálogo —ningún copiar-pegar entre páginas.
En resumen
| Característica | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | gpt-oss 20B |
|---|---|---|
| Parámetros | 32B | 21B |
| Familia | Granite | gpt-oss |
| Autor | IBM | OpenAI |
| Origen | US | US |
| Licencia | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contexto | 128 000 tokens | 128 000 tokens |
| Fecha de lanzamiento | octubre de 2025 | abril de 2025 |
Huella de memoria
VRAM aproximada necesaria para la inferencia con una ventana de contexto media. El ganador (en verde) es el modelo que consume moins — ventaja para los pequeños.
| Cuantización | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | gpt-oss 20B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 19 GB | 13 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 23 GB | 16 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 35 GB | 23 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 64 GB | 42 GB |
| RAM (solo CPU) | 32 GB | 18 GB |
Velocidad estimada (tokens/segundo)
Estimaciones basadas en la mejor cuantización viable en cada GPU. Las cifras reales dependen del prompt, del contexto y del motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodología.
| GPU de referencia | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | gpt-oss 20B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 75 tok/s · Q5_K_M | 130 tok/s · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ demasiado pesado | 55 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ demasiado pesado | ✗ demasiado pesado |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 30 tok/s · Q8 | 55 tok/s · Q8 |
Veredicto por caso de uso
Para cada uso habitual, indicamos cuál de los dos es el más adecuado según sus etiquetas, su tamaño y su especialización.
Tu ChatGPT privado y gratuito en tu máquina en 1 hora — LM Studio, Ollama, Open WebUI, tus documentos, sin nube.
- Espacio en línea de por vida
- PDF + archivos
- Reembolsado 30 j
Fortalezas y debilidades
Granite 4.0 H-Small 32B-A9B
Híbrido Mamba-2 + MoE 32B/9B activos. ~70% menos de RAM en contexto largo. Apache 2.0.
- 70% menos de RAM en contexto largo
- Apache 2.0
- Enterprise-ready
- Se requiere soporte en una versión reciente de llama.cpp
Instalación
gpt-oss 20B
Hermano menor de gpt-oss 120B. 21B/3.6B activos. Iguala a o3-mini en un portátil.
- Licencia MIT
- 13 GB VRAM Q4
- Calidad de OpenAI en formato accesible
- 128k de contexto
- MoE — más VRAM que un modelo denso equivalente
- Menos fine-tunes que Llama/Qwen
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): Granite 4.0 H-Small 32B-A9B o gpt-oss 20B?
En una RTX 4090, Granite 4.0 H-Small 32B-A9B corre en Q5_K_M (~75 tok/s), gpt-oss 20B en Q8 (~130 tok/s). En términos de velocidad pura, gpt-oss 20B gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
¿Cuál consume menos VRAM?
En Q4_K_M, gpt-oss 20B cabe en 13 GB contre 19 GB para su competidor — una diferencia de 6 GB, significativa si buscas una RTX 3060 o una 4060 Ti de 8 GB.
¿Granite 4.0 H-Small 32B-A9B o gpt-oss 20B para programar?
gpt-oss 20B es el más adecuado (especializado en código, mejores puntuaciones en HumanEval). Para un copiloto de IDE, combínalo con Continue o Aider.
¿Se pueden usar estos modelos en producción comercial?
Granite 4.0 H-Small 32B-A9B está bajo la licencia Apache 2.0 — de libre uso comercial. gpt-oss 20B está bajo la licencia Apache 2.0 — también libre. Para SaaS, prefiere Apache 2.0 o MIT.
¿Cuál elegir en 2026?
Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : gpt-oss 20B (21B). Más capaz : Granite 4.0 H-Small 32B-A9B (32B). Si tienes dudas, abre el configurador con tu GPU y tu caso de uso — decidirá en función de ambos.
Alternativas a considerar
Si ninguno de los dos te convence, aquí tienes otros modelos similares que podrías explorar.