Granite 4.2 30B
30BIBM Granite
IBM Granite 4.2 系列中最大的模型,8 月以 Apache 2.0 发布。和 8B 一样是普通的稠密 Transformer,不是 Granite 4.0 的混合架构,64 层全部保留完整缓存,所以上下文并不便宜:Q4_K_M 在 4K 下约需 19.6 GB,32K 约 27.3 GB,用满 128K 窗口约 53.7 GB。24 GB 显卡到 8K 都很宽裕,16K 偏紧;32K 需要 32 GB 显卡,用满窗口需要 80 GB 显卡或 96 GB 的 Mac。Q8_0(4K 下约 33.6 GB)需要 48 GB 显卡或 64 GB 的 Mac。体积按 IBM 官方 GGUF 文件计算;IBM 没有公布各量化档位的困惑度,所以不显示质量损失。
131K
最大上下文
4
量化变体
GGUF Q8_0
最佳质量
—
精度保留率
量化变体对比
各量化级别的显存、质量损失及 RTX 4090 推理速度
实测 = 本站跑过 · 估算 = 本站未跑过:推算所得,或本站未核实的数字 · 社区 = 公开报告
相似模型
与 Granite 3.1 对比Granite 3.1 8B Instruct
IBM Granite
IBM 企业级 8B 模型,RAG 和工具调用能力强,Apache 2.0 许可。
Granite 4.2 8B
IBM Granite
IBM Granite 4.2 系列(3B、8B、30B)中的 8B 稠密推理模型,8 月以 Apache 2.0 发布。默认开启思考,可通过聊天模板切换为不思考或低强度模式。它不是 Granite 4.0 那种混合架构,而是普通 Transformer,llama.cpp 以 `granite` 架构运行,40 层全部保留完整缓存:Q4_K_M 在 4K 上下文下约 6.3 GB,32K 约 11.1 GB,用满 128K 窗口约 27.6 GB。所以短上下文用 8 GB 显卡就够,处理长文档需要 16 GB。Q4_K_M 体积按已发布的 GGUF 文件计算;IBM 没有公布各量化档位的困惑度,所以不显示质量损失。
Granite 4.2 3B
IBM Granite
IBM Granite 4.2 系列中最小的模型,8 月以 Apache 2.0 发布:3.7B 稠密 Transformer,面向笔记本、小显存显卡和 CPU 服务器。Q4_K_M 在 4K 上下文下约需 2.7 GB,32K 约 5.1 GB,用满 128K 窗口约 13.3 GB,所以 8 GB 显卡到 32K 都很宽裕,64K 偏紧。Q8_0 在 4K 下也只要 4.4 GB,在显卡上几乎没有理由再往下压。体积按 IBM 官方 GGUF 文件计算;IBM 没有公布各量化档位的困惑度,所以不显示质量损失。
Seed-OSS 36B Instruct
ByteDance Seed
稠密 36B,原生 512K 上下文。Q4 权重约 22GB,单张 24GB 卡或 2×16GB 拆分即可 —— 但真正的开销是上下文:512K 的 KV cache 单独就约 128GB,所以要先规划上下文再考虑权重。
在本地运行 Granite 4.2 30B
在 Q4_K_M、4K 上下文下,Granite 4.2 30B 约需 19.6 GB —— 权重 16.8 GB、KV 缓存 1.00 GB、激活缓冲 1.8 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 24 GB 显卡 —— 共 4 张,RTX 3090 起步;78 张卡中有 31 张可以。这些是计算值而非实测值:估算把「宽裕」的界线画在显存的 88%,大致就是桌面环境需要留出的余量。
上下文变长会多花多少
从 4K 提到 32K 约多占 7.00 GB,总量来到 27.3 GB。权重不随上下文变化,只有 KV 缓存会,而且是线性增长 —— 规划长文档场景时要盯的就是这个数字。该模型的原生上下文是 128K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 54 GB。
该下载哪个版本
本索引只收录了 Granite 4.2 30B 的 GGUF 格式,共 4 个档位(Q4_K_M、Q5_K_M、Q6_K、Q8_0)。 该模型没有公开的逐档困惑度数据,因此质量一列留空而不是填估算值 —— 在同一个模型内部,位数越多越忠实是数据唯一支持的排序。本站硬件上没有该模型的吞吐实测数据。GGUF 可在 NVIDIA、AMD 与苹果芯片上通过 llama.cpp 和 Ollama 运行;AWQ 与 GPTQ 面向 CUDA 和 ROCm 上的 vLLM;EXL2 是 ExLlamaV2 —— 仅限 CUDA,而且已经归档,适合本机使用而不适合提供服务。
常见问题
- Granite 4.2 30B 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 19.6 GB,到 32K 时约 27.3 GB。这个数字是权重加 KV 缓存再加 10% 激活缓冲,由模型架构计算得出,不是在显卡上实测的。
- Granite 4.2 30B 能在 24GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 19.6 GB,在 RTX 3090 上还剩 4.4 GB,本索引中 4 张 24 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;78 张中有 31 张可以。
- Granite 4.2 30B 该用哪个量化档位?
- 该模型没有公开的质量对比数据,所以按体积来选:Q4_K_M 是多数人使用的档位,bits-per-weight 越高越忠实。索引中的 4 个档位是 Q4_K_M、Q5_K_M、Q6_K、Q8_0。
这个模型能跑在哪
按 Q4_K_M、4K 上下文估算,显存从小到大排列。「从容」指估算占用不超过显存的 88%。
怎么把它跑起来
针对本模型及同类硬件的部署指南。
本页数字会随模型数据或运行时版本的变化而更新。最近更新 2026-10-18 RSS → /zh/feed.xml