Posso eseguire Granite 4.2 30B localmente?

No. IBM non ha rilasciato i pesi aperti per questo modello, quindi è disponibile solo tramite API e non può essere self-hosted.

Quanto costa e qual è la lunghezza del contesto?

Il prezzo è di 0,16$ per milione di token in input e 0,65$ per milione di token in output, con una finestra di contesto di 131.072 token.

Quali sono le tre modalità di ragionamento e quando usarle?

Il ragionamento completo è il default e offre il ragionamento più profondo; il non-pensiero salta la catena di pensiero per risposte più veloci ed economiche; il basso sforzo è intermedio, utile quando vuoi un po’ di ragionamento senza la piena latenza.

Granite 4.2 30b

5367°

#llm #ibm-granite #ragionamento #ricerca #matematica #estrazione dati

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ibm-granite | contesto di 131.072 token | $0.16/M input, $0.65/M output. Granite-4.2-30B è il modello di punta per il ragionamento nella famiglia Granite 4.2. Offre le prestazioni più forti su compiti intensivi di ragionamento sfruttando catene di pensiero integrate. Supporta modalità di pensiero flessibili — pensiero completo (default), non-pensiero e sforzo basso — permettendo agli utenti di bilanciare profondità e latenza per ogni query.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Granite 4.2 30B è il modello di punta per il ragionamento di IBM nella famiglia Granite 4.2, costruito attorno alla catena di pensiero e offerto con tre modalità di ragionamento per permetterti di bilanciare profondità e velocità su base per-query. Con un costo di 0,16$ per milione di token in input, si colloca ben al di sotto della maggior parte dei modelli di ragionamento all'avanguardia. È adatto a sviluppatori e analisti che necessitano di un ragionamento serio senza un conto salato.

Conosciuto per

Ragionamento integrato a catena di pensiero come funzione di prima classe, non un trucco di prompt.
Tre modalità di ragionamento: completo, senza pensiero e a basso sforzo per il controllo della latenza.
Prezzi competitivi a 0,16$/M input e 0,65$/M output.
Finestra di contesto da 131.072 token per documenti più lunghi e compiti multi-step.

Attenzione a

I pesi non sono pubblici; sei vincolato all'API di IBM senza opzioni di self-hosting.
IBM non ha pubblicato numeri di benchmark, quindi i confronti indipendenti sono difficili.
L'output a 0,65$/M è ragionevole ma le query con ragionamento intenso generano output lunghi rapidamente.

Ideale per

Prompt da provare

Enigma logico multi-step

Cinque colleghi — Ana, Ben, Cara, Dan ed Eve — lavorano ciascuno in un dipartimento diverso: HR, Finanza, Legale, Ingegneria e Marketing. Ana non è né in HR né in Finanza. Ben è nel Legale. Cara non è nel Marketing. Dan è in Ingegneria. Determina in quale dipartimento lavora ciascuno, mostrando il ragionamento passo dopo passo.

Analisi causale

Un team software rilascia una nuova versione il lunedì. Entro mercoledì, i tassi di errore sono raddoppiati, il tempo medio di risposta è aumentato del 40% e un endpoint API specifico rappresenta l'80% dei nuovi errori. Analizza le cause più probabili in ordine di probabilità, le evidenze da raccogliere per confermarle e il percorso di rollback più rapido e sicuro.

Estrazione dati strutturati

Estrai tutte le obbligazioni finanziarie dalla seguente clausola contrattuale e restituiscile come un array JSON. Ogni oggetto deve contenere: parte, tipo_obbligazione, importo_o_tasso, data_scadenza e penale_per_inadempienza. Clausola: 'Acme Corp pagherà al Fornitore un compenso mensile di 12.000$ dovuto il primo di ogni mese. I pagamenti in ritardo comportano un interesse mensile dell'1,5%. Una tassa di setup una tantum di 5.000$ è dovuta entro 30 giorni dalla firma del contratto.'

Confronta con

Qwen3 30B A3B Thinking 2507
Modello solo API
Contesto di 81,920 token · Input $0.20/M, output $2.40/M
Gemini 2.5 Pro Preview 06-05
Modello solo API
Contesto di 1,048,576 token · Input $1.25/M, output $10.00/M
o3 Pro
Modello solo API
Contesto di 200,000 token · Input $20.00/M, output $80.00/M
Ling 3.0 Flash Fin
Modello solo API
Contesto di 262,144 token · Input $0.04/M, output $0.12/M

Altri modelli di testo da ibm-granite

Domande frequenti

Posso eseguire Granite 4.2 30B localmente?: No. IBM non ha rilasciato i pesi aperti per questo modello, quindi è disponibile solo tramite API e non può essere self-hosted.
Quanto costa e qual è la lunghezza del contesto?: Il prezzo è di 0,16$ per milione di token in input e 0,65$ per milione di token in output, con una finestra di contesto di 131.072 token.
Quali sono le tre modalità di ragionamento e quando usarle?: Il ragionamento completo è il default e offre il ragionamento più profondo; il non-pensiero salta la catena di pensiero per risposte più veloci ed economiche; il basso sforzo è intermedio, utile quando vuoi un po’ di ragionamento senza la piena latenza.

Verdetto del capitano
Un modello di ragionamento davvero accessibile con utili controlli di latenza — vale la pena provarlo se non ti dà fastidio il vincolo all'API IBM.

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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Come Installare Ollama e Usare un'IA Locale (Windows, Mac, Linux)

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