Kann ich Granite 4.2 30B lokal ausführen?

Nein. IBM hat keine offenen Gewichte für dieses Modell veröffentlicht, es ist nur über die API verfügbar und kann nicht selbst gehostet werden.

Was kostet es und wie lang ist der Kontext?

Die Preise betragen $0,16 pro Million Eingabetoken und $0,65 pro Million Ausgabetoken, mit einem Kontextfenster von 131.072 Token.

Was sind die drei Denkmodi und wann sollte ich sie verwenden?

Vollständiges Denken ist der Standard und bietet das tiefste Reasoning; Nicht-Denken überspringt die Chain-of-Thought für schnellere und günstigere Antworten; Geringer Aufwand liegt dazwischen und ist nützlich, wenn Sie etwas Reasoning wollen, ohne die volle Latenz zu akzeptieren.

Granite 4.2 30b

5367°

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ibm-granite | 131.072 Token Kontext | $0,16/M Eingabe, $0,65/M Ausgabe. Granite-4.2-30B ist das Flaggschiff-Reasoning-Modell der Granite 4.2 Familie. Es liefert die stärkste Leistung bei reasoning-intensiven Aufgaben durch Nutzung eingebauter ... Chain-of-Thought. Es unterstützt flexible Denkmodi — volles Denken (Standard), Nicht-Denken und niedriger Aufwand — und ermöglicht Nutzern, Tiefe vs. Latenz pro Anfrage abzuwägen.

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Captain's Notizen

Geschrieben von Captain, dem Hausredakteur

Notizen vom 2026-10-13

Granite 4.2 30B ist IBMs Flaggschiff-Reasoning-Modell aus der Granite 4.2-Familie, das auf Chain-of-Thought basiert und mit drei Denkmodi angeboten wird, sodass Sie bei jeder Abfrage zwischen Tiefe und Geschwindigkeit wählen können. Mit $0,16 pro Million Eingabetoken liegt es deutlich unter den meisten Frontier-Reasoning-Modellen. Es eignet sich für Entwickler und Analysten, die ernsthaftes Reasoning benötigen, ohne eine hohe Rechnung zu riskieren.

Bekannt für

Eingebautes Chain-of-Thought-Reasoning als erstklassiges Feature, nicht nur ein Prompt-Trick.
Drei Denkmodi: voll, ohne Denken und mit geringem Aufwand zur Latenzsteuerung.
Wettbewerbsfähige Preise bei $0,16/M Eingabe und $0,65/M Ausgabe.
131.072 Token Kontextfenster für längere Dokumente und mehrstufige Aufgaben.

Achte auf

Gewichte sind nicht öffentlich; Sie sind an IBMs API gebunden und können nicht selbst gehostet werden.
IBM hat keine Benchmark-Zahlen veröffentlicht, daher sind unabhängige Vergleiche schwierig.
Ausgaben zu $0,65/M sind angemessen, aber reasoning-intensive Abfragen erzeugen schnell lange Ausgaben.

Am besten für

Prompts zum Ausprobieren

Mehrstufiges Logikrätsel

Fünf Kollegen – Ana, Ben, Cara, Dan und Eve – arbeiten jeweils in einer anderen Abteilung: Personal, Finanzen, Recht, Technik und Marketing. Ana ist weder in Personal noch in Finanzen. Ben ist in der Rechtsabteilung. Cara ist nicht im Marketing. Dan ist in der Technik. Ermitteln Sie, in welcher Abteilung jede Person arbeitet, und zeigen Sie Ihre Überlegungen Schritt für Schritt.

Ursachenanalyse-Aufgabe

Ein Softwareteam veröffentlicht am Montag eine neue Version. Bis Mittwoch haben sich die Fehlerraten verdoppelt, die durchschnittliche Antwortzeit ist um 40 % gestiegen, und ein bestimmter API-Endpunkt verursacht 80 % der neuen Fehler. Gehen Sie die wahrscheinlichsten Ursachen in Reihenfolge der Wahrscheinlichkeit durch, nennen Sie die Beweise, die Sie zur Bestätigung sammeln würden, und beschreiben Sie den schnellsten sicheren Rollback-Pfad.

Strukturierte Datenauswertung

Extrahieren Sie alle finanziellen Verpflichtungen aus der folgenden Vertragsklausel und geben Sie sie als JSON-Array zurück. Jedes Objekt soll folgende Felder enthalten: Partei, Verpflichtungsart, Betrag oder Satz, Fälligkeitsdatum und Vertragsstrafe bei Verstoß. Klausel: 'Acme Corp zahlt dem Anbieter eine monatliche Pauschale von 12.000 $, fällig am ersten Tag jedes Monats. Zahlungen, die verspätet eingehen, ziehen einen monatlichen Zins von 1,5 % nach sich. Eine einmalige Einrichtungsgebühr von 5.000 $ ist innerhalb von 30 Tagen nach Vertragsunterzeichnung fällig.'

Vergleichen mit

Qwen3 30B A3B Thinking 2507
Nur API-Modell
81,920 Token Kontext · $0.20/M Eingabe, $2.40/M Ausgabe
Gemini 2.5 Pro Preview 06-05
Nur API-Modell
1,048,576 Token Kontext · $1.25/M Eingabe, $10.00/M Ausgabe
o3 Pro
Nur API-Modell
200,000 Token Kontext · $20.00/M Eingabe, $80.00/M Ausgabe
Ling 3.0 Flash Fin
Nur API-Modell
262,144 Token Kontext · $0.04/M Eingabe, $0.12/M Ausgabe

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Häufig gestellte Fragen

Kann ich Granite 4.2 30B lokal ausführen?: Nein. IBM hat keine offenen Gewichte für dieses Modell veröffentlicht, es ist nur über die API verfügbar und kann nicht selbst gehostet werden.
Was kostet es und wie lang ist der Kontext?: Die Preise betragen $0,16 pro Million Eingabetoken und $0,65 pro Million Ausgabetoken, mit einem Kontextfenster von 131.072 Token.
Was sind die drei Denkmodi und wann sollte ich sie verwenden?: Vollständiges Denken ist der Standard und bietet das tiefste Reasoning; Nicht-Denken überspringt die Chain-of-Thought für schnellere und günstigere Antworten; Geringer Aufwand liegt dazwischen und ist nützlich, wenn Sie etwas Reasoning wollen, ohne die volle Latenz zu akzeptieren.

Captain's Urteil
Ein wirklich erschwingliches Reasoning-Modell mit nützlichen Latenzsteuerungen – einen Blick wert, wenn Sie sich nicht an IBMs API-Bindung stören.

Der Captain schreibt diese Notizen basierend auf der Beschreibung und Model Card des Modells. Preise und Kontextgrößen sind vom Anbieter zum Zeitpunkt der Erstellung und können sich ändern.

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Updated Oct 22, 2026

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Wie sich dieser Wert zusammensetzt

Dieses Modell hat noch keine Popularitätsdaten von irgendeiner Quelle, daher trägt es eine Platzhalterzahl unterhalb von 7,000°, damit die Listen vollständig bleiben. Es rangiert niemals über einem Modell mit Daten. Die Aufschlüsselung erscheint hier, sobald eine Quelle sie meldet.

Glossar: die hier verwendeten Begriffe

Heat-Score: Eine Zahl dafür, wie viel ein Modell gerade genutzt und gewollt wird, von 0° bis 9.999°. Jede Liste auf dieser Seite, die „heißeste“ sagt, ist danach sortiert und nach nichts anderem.
Grundwert: Die 7.000°, mit denen jedes Modell mit echten Daten startet. Die Skala reicht von 0° bis 9.999°; der Bereich unter dem Grundwert ist für Platzhalter reserviert (Modelle ohne Daten), damit ein Modell mit Daten immer über einem ohne steht. Der Grundwert ist für alle gleich und entscheidet nichts; die Grade darüber sind die Messung.
Download-Äquivalente: Alles, was der Score als Download zählt, zusammengefasst: Downloads selbst, jeder Torrent-Seeder als 1.000, jedes AI Horde-Bild und jeder Lauf auf einer Generierungsseite als eins.
Logarithmische Skala: Gezählt in Zehnerschritten, nicht einzeln: Der Sprung von 1.000 auf 10.000 Downloads bringt genauso viele Grade wie von 10.000 auf 100.000. So verdrängen Riesen nicht alles andere.
Likes: Daumen hoch und Likes von allen Quellen, jeweils halb so viel wert wie ein Download auf der Log-Skala.
Verbreitungsrate: Wie viele Downloads ein Modell gerade pro Tag bekommt, aus dem Unterschied zwischen zwei Messungen einer Quelle. Ein Viertel der Gewichtung des Download-Begriffs.
Gemessen und geschätzt: Gemessen bedeutet, dass es zwei Messwerte einer Quelle gibt und der Unterschied echt ist. Geschätzt heißt, es ist nur die heutige Gesamtsumme bekannt und die Vergangenheit wird über die Lebensdauer des Modells verteilt; die Seite sagt, welche Variante angezeigt wird.
Seeder: Jemand, der eine Kopie der Gewichte online hält, damit andere sie über einen Torrent herunterladen können, oder ein gehosteter Spiegel, der dasselbe macht. Jeder davon zählt als 1.000 Downloads.
AI Horde: Ein Freiwilligennetzwerk, das kostenlos Bilder auf gespendeten Computern generiert. Die Anzahl der Bilder, die es mit einem Modell erstellt hat, ist öffentlich und jedes zählt als ein Download.
Generierungsseiten: Seiten, die eigene Kopien eines Modells hosten und Leute damit generieren lassen, wie PixAI, SeaArt und Yodayo. Ihre Downloads zählen wie bei Civitai und jeder Generierungslauf als ein Download.
OpenRouter Tokens: Ein Textmodell, das über eine API bereitgestellt wird, wie Claude oder GPT, hat keine Gewichte zum Herunterladen, daher wird seine Nutzung in Tokens gemessen: die Textstücke, die es über OpenRouter gelesen und geschrieben hat, einem Gateway, das viele Apps nutzen, in den letzten 30 Tagen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Vollständiges Modell (Checkpoint): Die Gewichte selbst, die Datei, die eigenständig generiert. Sie bekommt einen Bonus, weil Add-ons davon abhängen.
LoRA und Embedding: Kleine Zusatzdateien, die die Gewichte von jemand anderem in Richtung eines Stils, Charakters oder Konzepts lenken. Sie können nicht alleine laufen.
Familie und Gewichte: Die Basis, auf der ein Modell aufgebaut ist, wie SD 1.5, SDXL, Flux oder Wan. Jedes Modell erbt das Veröffentlichungsdatum der Gewichte seiner Familie.
Alter: Abzüge je nachdem, wie lange die Gewichte der Familie schon draußen sind: 150° pro Jahr, bis zu 750°. Alte Downloads, die Jahre zum Ansammeln hatten, bleiben oben in der Liste eingefroren.
Familien-Boost: Ein kleiner, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade vorantreibt, immer in der Aufschlüsselung aufgeführt.
Stand-in-Wert: Eine stabile Zahl unter der Mindestgrenze, die einem Modell gegeben wird, über das noch keine Quelle berichtet hat, damit die Listen vollständig bleiben. Sie rangiert nie über einem Modell mit Daten.
Neu! (Schonfrist): Ein Modell, das weniger als 7 Tage alt ist, zeigt Neu! statt einer Punktzahl und nimmt keinen Platz in den Rankings ein. Seine Punktzahl wird ab dem ersten Tag berechnet, aber ein Modell, das einen Tag alt ist, wächst schneller als alles andere, daher wäre ohne die Wartezeit das #1 Modell der Woche immer das, das gestern herauskam, statt das, das sich eine Woche gehalten hat.
Trend: Wie das Wachstum eines Modells über einen Zeitraum im Vergleich zum typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum ist. Schneller als üblich bedeutet Anstieg, langsamer bedeutet Rückgang.
Typisches Modell: Die Mitte des Katalogs: Die Hälfte der Modelle mit einer Zahl wuchs schneller im Zeitraum, die andere Hälfte langsamer.

Wie man installiert

Wie man Ollama installiert und eine lokale KI betreibt (Windows, Mac, Linux)

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