granite-4.0-h-small

русскоязычная

Granite-4.0-H-Small является флагманской моделью семейства, представляющей собой гибридную MoE-модель с 32 млрд общих параметров и 9 млрд активных параметров во время инференса. Архитектурно модель сочетает блоки Mamba-2 с трансформер-блоками в соотношении 9:1. Суть подхода заключается в том, что Mamba-2 эффективно обрабатывает глобальный контекст с линейной сложностью вычислений, периодически передавая информацию трансформерным блокам для более детального анализа локального контекста через механизм self-attention. В отличие от традиционных трансформеров, где вычислительные затраты растут квадратично с увеличением длины последовательности, Mamba-2 масштабируется линейно, а требования к памяти остаются константными независимо от контекста. Модель использует fine-grained mixture of experts с общими экспертами, которые активируются постоянно, что повышает эффективность использования параметров. Важной особенностью является отсутствие позиционного кодирования (NoPE), так как Mamba изначально сохраняет информацию о порядке токенов благодаря последовательной обработке.

На бенчмарке IFEval (измеряет способность следовать инструкциям) модель достигает 0.89 баллов, превосходя все открытые модели за исключением Llama 4 Maverick с 402 млрд параметров — модели в 12 раз крупнее. Модель также показывает превосходные результаты на MTRAG — бенчмарке для сложных задач RAG с множественными оборотами, неотвечаемыми вопросами и информацией из различных доменов.  На Berkeley Function Calling Leaderboard v3 (BFCL) она демонстрирует конкурентоспособные результаты с гораздо более крупными моделями.

Эта модель разработана как рабочая лошадка для ключевых корпоративных задач, таких как RAG (Retrieval-Augmented Generation) и агентские рабочие процессы, при этом распространяется по открытой лицензии apache-2.0, отвечает международным стандартам безопасного ИИ, отлично масштабируется по контексту и одновременным потокам (batch size) и, что немаловажно, существенно менее требовательная к ресурсам чем другие модели схожего размера.


Дата анонса: 02.10.2025
Параметров: 33B
Экспертов: 72
Активно параметров при инференсе: 9B
Контекст: 132K
Слоев: 40, с полным вниманием: 4
Тип внимания: Hybrid Attention
Тип Mamba: Mamba 2
Разработчик: IBM
Версия Transformers: 4.56.0
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с granite-4.0-h-small. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации сервера для хостинга granite-4.0-h-small

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-4.16.64.160
131 072
tensor
4 144,97 ₽ 7,54 Запустить
teslaa2-6.32.128.160
131 072
pipeline
6 147,44 ₽ 1,14 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 7,51 Запустить
rtx3090-4.16.64.160
131 072
tensor
4 257,77 ₽ 9,47 Запустить
rtx3090-4.16.128.160.nvlink
131 072
tensor
4 269,04 ₽ 9,47 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
131 072
tensor
4 321,77 ₽ 9,40 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 7,48 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 13,64 Запустить
rtx5090-3.16.96.160
131 072
pipeline
3 387,41 ₽ 6,39 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
131 072
tensor
2 411,81 ₽ 41,76 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 34,31 Запустить
rtx5090-4.16.128.160
131 072
tensor
4 513,04 ₽ 23,65 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
2 839,97 ₽ 96,43 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-2.16.64.160
131 072
tensor
2 83,37 ₽ 1,65 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
131 072
tensor
4 112,24 ₽ 4,38 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 139,77 ₽ 2,61 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 139,77 ₽ 2,61 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 171,77 ₽ 2,58 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 18,43 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 261,77 ₽ 9,64 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 18,40 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 24,55 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
131 072
tensor
2 411,81 ₽ 52,89 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 45,23 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
2 839,97 ₽ 107,57 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-4.16.128.240
131 072
tensor
4 157,01 ₽ 48.06 7,60 Запустить
teslaa100-1.16.64.240
131 072
1 212,54 ₽ 48.60 5,62 Запустить
rtx3090-4.16.64.240
131 072
tensor
4 258,54 ₽ 65.77 10,68 Запустить
rtx4090-4.16.64.240
131 072
tensor
4 322,54 ₽ 83.13 9,46 Запустить
h100-1.16.64.240
131 072
1 342,54 ₽ 53.03 5,02 Запустить
h100nvl-1.16.96.240
131 072
1 368,18 ₽ 79.00 10,07 Запустить
rtx5090-3.16.96.240
131 072
pipeline
3 388,18 ₽ 3,07 Запустить
h200-1.16.128.240
131 072
1 423,81 ₽ 30,74 Запустить
teslaa100-2.24.256.320.nvlink
131 072
tensor
2 441,52 ₽ 100.43 37,51 Запустить
rtx5090-4.16.128.320
131 072
tensor
4 514,59 ₽ 18,11 Запустить
h200-2.24.256.240.nvlink
131 072
tensor
2 840,74 ₽ 149.17 92,18 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям support@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.

Мы используем файлы cookie и сервисы веб-аналитики для обеспечения работы сайта, анализа посещаемости и улучшения качества наших услуг.
Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности и даете согласие на обработку cookie-файлов и технических данных.