Granite 4.0 H-Small 32B-A9BvsLLaDA 2.0 Uni 16B
Comparativa completa entre Granite 4.0 H-Small 32B-A9B (32 mil millones de parámetros, IBM) y LLaDA 2.0 Uni 16B (16B, Ant Group / inclusionAI). VRAM requerida por cuantización, tokens/segundo medidos en 4 GPU de referencia, veredicto por caso de uso, licencia, comandos de instalación. Todas las cifras se calculan a partir de los datos del catálogo; no se copia y pega contenido entre páginas.
En resumen
| Característica | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| Parámetros | 32B | 16B |
| Familia | Granite | LLaDA |
| Autor | IBM | Ant Group / inclusionAI |
| Origen | US | CN |
| Licencia | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contexto | 128 000 tokens | 8 192 tokens |
| Fecha de lanzamiento | octubre de 2025 | abril de 2026 |
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 | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 19 GB | 18 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 23 GB | 22 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 35 GB | 30 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 64 GB | 47 GB |
| RAM (solo CPU) | 32 GB | 36 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 | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 75 tok/s · Q5_K_M | 130 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ demasiado pesado | ✗ demasiado pesado |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ demasiado pesado | ✗ demasiado pesado |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 30 tok/s · Q8 | 60 tok/s · Q8 |
Veredicto por caso de uso
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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
LLaDA 2.0 Uni 16B
Primer dLLM abierto con licencia Apache 2.0: MoE 16B/1B + decodificador de difusión de 6.2B. Texto+visión unificados. Lanzamiento: 22 de abril de 2026.
- Primer dLLM abierto con licencia Apache 2.0
- Texto+visión+generación+edición unificados
- Modo 'thinking' intercalado
- Apache 2.0
- Arquitectura de difusión no soportada por Ollama/llama.cpp
- Requiere Flash Attention 2 + CUDA 12.4
- 47 GB de VRAM durante la generación
- Ctx de solo 8k
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en RTX 4090 (24 GB): Granite 4.0 H-Small 32B-A9B o LLaDA 2.0 Uni 16B?
En una RTX 4090, Granite 4.0 H-Small 32B-A9B corre en Q5_K_M (~75 tok/s), LLaDA 2.0 Uni 16B en Q5_K_M (~130 tok/s). En términos de velocidad pura, LLaDA 2.0 Uni 16B gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
¿Cuál consume menos VRAM?
En Q4_K_M, LLaDA 2.0 Uni 16B cabe en 18 GB contre 19 GB para su rival — una diferencia de 1 GB, significativa si apuntas a una RTX 3060 o una 4060 Ti 8 GB.
¿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. LLaDA 2.0 Uni 16B 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 : LLaDA 2.0 Uni 16B (16B). 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.