Familia Granite · 8B de parámetros

Granite 4.1 8B Instruct

Dense 8B Apache 2.0, 12 idiomas, incluido FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Salida 29 de abril de 2026.

🇺🇸 IBM·Licencia Apache 2.0·Contexto 128k tokens·Fecha de lanzamiento 29 de abril de 2026·Cabe en los 128 GB de el AI TOP ATOM de GIGABYTE (enlace de afiliado)← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Apache 2.0 100% libre
  • Llamadas a herramientas y seguimiento de instrucciones mejorados
  • Compatibilidad nativa con 12 idiomas, incluido el francés
  • 131k de contexto
  • Excelente relación rendimiento/tamaño
Limitaciones que debes conocer
  • —Sin etiqueta oficial de Ollama en el momento del lanzamiento
  • —El inglés sigue siendo más fuerte que el francés en razonamiento
  • —No hay variante MoE en esta versión
Arquitectura
Transformer denso · 40 capas · GQA 32Q/8KV · embedding 4096 · MLP hidden 12 800 · RoPE
Entrenamiento
Postentrenamiento mejorado: SFT + alineación mediante RL. 12 idiomas: EN, DE, ES, FR, JA, PT, AR, CS, IT, KO, NL, ZH. Clúster NVIDIA GB200 NVL72 (CoreWeave).
Ideal para
Llamadas a herramientas para empresasRAG multilingüeAsistente de código 8B

05Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.1-8b
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
5 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
6 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
9 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
16 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 10 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para Granite 4.1 8B Instruct?

Para ejecutar Granite 4.1 8B Instruct en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 5 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5060 Ti 16 GB — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

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03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

Gama de entrada
~12t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~35t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~90t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmarks públicos

Puntuaciones reproducidas desde las model cards o MMLU-Pro / comunitarias. Unidad: % de respuestas correctas.

MMLU
73.84
GSM8K
92.49
HumanEval
85.37
ArenaHard
68.98
AlpacaEval
50.08