Puis-je exécuter Granite 4.2 30B localement ?

Non. IBM n'a pas publié les poids ouverts pour ce modèle, il est donc uniquement accessible via API et ne peut pas être auto-hébergé.

Quel est le coût et quelle est la taille du contexte ?

Le tarif est de 0,16 $ par million de tokens d'entrée et 0,65 $ par million de tokens de sortie, avec une fenêtre de contexte de 131 072 tokens.

Quels sont les trois modes de réflexion et quand les utiliser ?

La réflexion complète est le mode par défaut et offre le raisonnement le plus approfondi ; le mode sans réflexion saute la chaîne de pensée pour des réponses plus rapides et moins coûteuses ; le mode faible effort est intermédiaire, utile quand vous souhaitez un peu de raisonnement sans subir toute la latence.

Granite 4.2 30b

5367°

#llm #ibm-granite #raisonnement #recherche #mathématiques #extraction de données

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ibm-granite | contexte de 131 072 tokens | 0,16 $/M en entrée, 0,65 $/M en sortie. Granite-4.2-30B est le modèle phare de raisonnement de la famille Granite 4.2. Il offre la meilleure performance sur les tâches intensives en raisonnement en exploitant une chaîne de pensée intégrée. Il prend en charge des modes de pensée flexibles — pensée complète (par défaut), non-pensée et faible effort — permettant aux utilisateurs d'équilibrer profondeur et latence selon chaque requête.

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Notes du capitaine

Écrit par Captain, le rédacteur maison

Notes du 2026-10-13

Granite 4.2 30B est le modèle de raisonnement phare d'IBM dans la famille Granite 4.2, construit autour du raisonnement en chaîne de pensée et proposé avec trois modes de réflexion pour que vous puissiez choisir entre profondeur et rapidité selon chaque requête. À 0,16 $ par million de tokens d'entrée, il se situe bien en dessous de la plupart des modèles de raisonnement de pointe. Il convient aux développeurs et analystes qui ont besoin d'un raisonnement sérieux sans une facture excessive.

Connu pour

Raisonnement en chaîne de pensée intégré comme fonctionnalité de première classe, et non un simple artifice de prompt.
Trois modes de réflexion : complet, sans réflexion, et faible effort pour contrôler la latence.
Tarification compétitive à 0,16 $/M tokens d'entrée et 0,65 $/M tokens de sortie.
Fenêtre de contexte de 131 072 tokens pour des documents plus longs et des tâches multi-étapes.

Attention à

Les poids ne sont pas publics ; vous êtes lié à l'API d'IBM sans option d'auto-hébergement.
IBM n'a pas publié de chiffres de benchmark, rendant les comparaisons indépendantes difficiles.
Le coût de sortie à 0,65 $/M est raisonnable mais les requêtes très axées sur le raisonnement génèrent rapidement de longues sorties.

Idéal pour

Raisonnement

Recherche

Mathématiques

Extraction de données

Prompts à essayer

Puzzle logique multi-étapes

Cinq collègues — Ana, Ben, Cara, Dan et Eve — travaillent chacun dans un département différent : RH, Finance, Juridique, Ingénierie et Marketing. Ana n'est ni en RH ni en Finance. Ben est en Juridique. Cara n'est pas en Marketing. Dan est en Ingénierie. Déterminez dans quel département travaille chaque personne, en montrant votre raisonnement étape par étape.

Tâche d'analyse causale

Une équipe logicielle déploie une nouvelle version lundi. Mercredi, les taux d'erreur ont doublé, le temps de réponse moyen a augmenté de 40 %, et un point de terminaison API spécifique représente 80 % des nouvelles erreurs. Analysez les causes les plus probables par ordre de probabilité, les preuves à collecter pour confirmer chacune, et la procédure de rollback la plus rapide et sûre.

Extraction de données structurées

Extrayez toutes les obligations financières de la clause contractuelle suivante et retournez-les sous forme d'un tableau JSON. Chaque objet doit contenir : partie, type_d_obligation, montant_ou_taux, date_d_echeance, et pénalité_en_cas_de_violation. Clause : 'Acme Corp doit verser au Fournisseur un forfait mensuel de 12 000 $ payable le premier de chaque mois. Les paiements en retard entraînent un intérêt mensuel de 1,5 %. Des frais d'installation uniques de 5 000 $ sont dus dans les 30 jours suivant la signature du contrat.'

Comparer avec

Qwen3 30B A3B Thinking 2507
Modèle uniquement API
Contexte de 81,920 tokens · entrée $0.20/M, sortie $2.40/M
Gemini 2.5 Pro Preview 06-05
Modèle uniquement API
Contexte de 1,048,576 tokens · entrée $1.25/M, sortie $10.00/M
o3 Pro
Modèle uniquement API
Contexte de 200,000 tokens · entrée $20.00/M, sortie $80.00/M
Ling 3.0 Flash Fin
Modèle uniquement API
Contexte de 262,144 tokens · entrée $0.04/M, sortie $0.12/M

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Questions fréquentes

Puis-je exécuter Granite 4.2 30B localement ?: Non. IBM n'a pas publié les poids ouverts pour ce modèle, il est donc uniquement accessible via API et ne peut pas être auto-hébergé.
Quel est le coût et quelle est la taille du contexte ?: Le tarif est de 0,16 $ par million de tokens d'entrée et 0,65 $ par million de tokens de sortie, avec une fenêtre de contexte de 131 072 tokens.
Quels sont les trois modes de réflexion et quand les utiliser ?: La réflexion complète est le mode par défaut et offre le raisonnement le plus approfondi ; le mode sans réflexion saute la chaîne de pensée pour des réponses plus rapides et moins coûteuses ; le mode faible effort est intermédiaire, utile quand vous souhaitez un peu de raisonnement sans subir toute la latence.

Verdict du capitaine
Un modèle de raisonnement véritablement abordable avec des contrôles de latence utiles — à considérer si l'enfermement dans l'API IBM ne vous dérange pas.

Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.

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Updated Oct 22, 2026

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Comment ce score se calcule

Ce modèle n’a pas encore de données de popularité provenant de sources, donc il porte un nombre de remplacement en dessous de 7,000° pour que les listes restent complètes. Il ne sera jamais mieux classé qu’un modèle avec des données. La répartition apparaît ici dès qu’une source la rapporte.

Glossaire : les termes utilisés ici

Score de chaleur: Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
Plancher: Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
Équivalents de téléchargement: Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
Échelle logarithmique: On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
Likes: Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
Taux d’adoption: Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
Mesuré et estimé: Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
Seeder: Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
AI Horde: Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
Sites de génération: Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
Tokens OpenRouter: Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modèle complet (checkpoint): Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
LoRA et embedding: Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
Famille et poids: La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
Âge: Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
Boost de la famille: Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
Score de remplacement: Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
Nouveau ! (période de grâce): Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
Tendance: Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
Modèle typique: Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.

Comment installer

Comment installer Ollama et faire tourner une IA locale (Windows, Mac, Linux)

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