granite-4.0-h-tiny

русскоязычная

Granite-4.0-H-Tiny представляет компактную гибридную модель смеси экспертов с 7 миллиардами общих параметров и всего 1 миллиардом активных параметров во время инференса. Архитектурно H-Tiny повторяет структуру H-Small с тем же соотношением 9:1 между Mamba-2 и трансформерными слоями, но использует меньшее количество параметров в каждом слое. Модель обучена на корпусе из 22 триллионов токенов, что обеспечивает высокое качество на корпоративных задачах несмотря на компактный размер. Поддерживается контекст до 128K токенов с теоретической возможностью расширения благодаря константным требованиям к памяти у Mamba-2.

Производительность H-Tiny впечатляет. На бенчмарке IFEval модель достигает результата 81.44% в среднем значении, в задачах MMLU модель показывает 68.65%, демонстрируя сильные способности в понимании и рассуждениях.

Эта модель специально разработана для edge-развертываний, локальных приложений и сценариев с низкой задержкой, где критичны скорость отклика и минимальные требования к ресурсам. По сведениям разработчиков модель требует всего 8 GB памяти в 8-битном режиме, что позволяет запускать ее на потребительских GPU типа RTX 3060 с 12GB памяти. В корпоративных сценариях H-Tiny рекомендуется использовать как быстрый компонент для выполнения специфических задач в составе более крупных агентских систем, а также в сценариях, где важно соблюдение требований к конфиденциальности данных. Например, модель может обрабатывать function calling, извлечение данных и их обезличивание или классификацию, передавая более сложные задачи рассуждений другим моделям системы.


Дата анонса: 02.10.2025
Параметров: 7B
Экспертов: 64
Активно параметров при инференсе: 1B
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-tiny. 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-tiny

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-1.16.16.160
131 072
1 29,33 ₽ 5,26 Запустить
rtx2080ti-1.10.16.500
131 072
1 34,23 ₽ 1,68 Запустить
teslaa2-1.16.32.160
131 072
1 33,74 ₽ 5,29 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
131 072
1 46,94 ₽ 12,37 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
131 072
1 73,73 ₽ 13,32 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
131 072
tensor
2 86,54 ₽ 7,00 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
131 072
1 91,14 ₽ 13,28 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 30,08 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 20,29 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 63,18 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 63,12 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 75,57 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
131 072
tensor
2 411,81 ₽ 131,71 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 117,40 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
2 839,97 ₽ 240,14 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-1.16.16.160
131 072
1 29,33 ₽ 3,38 Запустить
teslaa2-1.16.32.160
131 072
1 33,74 ₽ 3,42 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
131 072
1 46,94 ₽ 10,49 Запустить
rtx2080ti-2.12.64.160
131 072
tensor
2 61,37 ₽ 6,82 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
131 072
1 73,73 ₽ 11,44 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
131 072
tensor
2 86,54 ₽ 5,12 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
131 072
1 91,14 ₽ 11,41 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 28,21 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 18,42 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 61,31 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 61,24 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 73,70 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
131 072
tensor
2 411,81 ₽ 129,83 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 115,52 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
2 839,97 ₽ 238,27 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-1.16.32.160
131 072
1 46,94 ₽ 79,17 4,21 Запустить
teslat4-2.16.32.160
131 072
tensor
2 48,14 ₽ 7,71 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
131 072
tensor
2 51,34 ₽ 55,91 7,78 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
131 072
1 73,73 ₽ 5,16 Запустить
rtx2080ti-3.12.24.120
131 072
pipeline
3 74,84 ₽ 6,89 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
131 072
1 91,14 ₽ 5,13 Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
131 072
tensor
4 99,74 ₽ 14,59 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 21,93 Запустить
rtx3080-3.16.64.160
131 072
pipeline
3 127,37 ₽ 4,34 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 12,14 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
131 072
tensor
4 162,57 ₽ 11,19 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 106,62 55,03 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 106,07 54,97 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 136,84 67,42 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
131 072
tensor
2 411,81 ₽ 123,56 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 109,25 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
2 839,97 ₽ 231,99 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

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