Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1BvsDeepSeek R1 Distill 7B
Comparativa completa entre Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B (7B parámetros, IBM) y DeepSeek R1 Distill 7B (7B, DeepSeek). 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 — ninguno copiado entre páginas.
En resumen
| Característica | Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B | DeepSeek R1 Distill 7B |
|---|---|---|
| Parámetros | 7B | 7B |
| Familia | Granite | DeepSeek |
| Autor | IBM | DeepSeek |
| Origen | US | CN |
| Licencia | Apache 2.0 | MIT |
| Contexto | 128 000 tokens | 32 768 tokens |
| Fecha de lanzamiento | octubre de 2025 | enero 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-Tiny 7B-A1B | DeepSeek R1 Distill 7B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (ligero) | 4 GB | 5 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 5 GB | 6 GB |
| Q8 (casi sin pérdida) | 7 GB | 9 GB |
| FP16 (máxima calidad) | 14 GB | 16 GB |
| RAM (solo CPU) | 8 GB | 8 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-Tiny 7B-A1B | DeepSeek R1 Distill 7B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 350 tok/s · FP16 | 90 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 180 tok/s · FP16 | 35 tok/s · FP16 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 60 tok/s · Q8 | 12 tok/s · Q8 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 180 tok/s · FP16 | 35 tok/s · FP16 |
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.
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Fortalezas y debilidades
Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B
Híbrido 7B/1B activos. Coste de cómputo extremadamente bajo. Edge/embebido.
- Muy bajo costo de cómputo
- Apache 2.0
- Contexto largo eficiente
- Calidad inferior a la de un modelo denso de 3B en ciertas tareas
Instalación
DeepSeek R1 Distill 7B
Razonamiento en cadena de pensamiento destilado. Impresionante en matemáticas.
- Razonamiento CoT explícito en 7B
- Licencia MIT
- 32k ctx
- Sorprendente en AIME/MATH para su tamaño
- Muy verboso (tokens de pensamiento)
- Peor que R1 32B en razonamiento complejo
Instalación
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo funciona mejor en una RTX 4090 (24 GB): Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B o DeepSeek R1 Distill 7B?
En una RTX 4090, Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B funciona en FP16 (~350 tok/s), DeepSeek R1 Distill 7B en FP16 (~90 tok/s). En velocidad pura, Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B gana. Consulta el configurador para probar tu GPU concreta.
¿Cuál consume menos VRAM?
En Q4_K_M, Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B cabe en 4 GB contre 5 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-Tiny 7B-A1B está bajo la licencia Apache 2.0 — de libre uso comercial. DeepSeek R1 Distill 7B se distribuye bajo la licencia MIT — también libre. Para SaaS, prioriza Apache 2.0 o MIT.
¿Cuál elegir en 2026?
Depende de tu restricción principal. Más pequeño / más rápido : Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B (7B). Más capaz : Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B (7B). Si dudas, arranca 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.