Posso eseguire Granite 4.2 3B localmente?

No. IBM non ha rilasciato pesi aperti per questo modello; è solo API.

Quanto costa e quanto è lunga la finestra di contesto?

Input a $0,03 per milione di token, output a $0,12 per milione, con una finestra di contesto da 131.072 token.

Come funziona l’interruttore di modalità di pensiero?

Puoi impostare pensiero completo (default, ragionamento più profondo), basso sforzo (più veloce, leggero) o nessun pensiero (senza catena di pensiero) per ogni richiesta, controllando latenza e costo per query.

Granite 4.2 3b

3381°

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ibm-granite | contesto da 131.072 token | $0.03/M input, $0.12/M output. Granite-4.2-3B è il modello compatto di ragionamento della famiglia Granite 4.2. Nonostante il basso numero di parametri, offre prestazioni solide in compiti intensivi di ragionamento sfruttando la catena di pensiero incorporata. Supporta modalità di pensiero flessibili — pensiero completo (default), non-pensiero e sforzo ridotto — 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 3B è il modello di ragionamento compatto di IBM, progettato per eccellere in compiti logici grazie alla catena di pensiero integrata nell’architettura. Ciò che lo rende pratico è l’interruttore di modalità di pensiero per query: completo, a basso sforzo o nessuno, così paghi solo per la profondità che ti serve. A $0,03 per milione di token in input è adatto a sviluppatori che vogliono capacità di ragionamento senza costi da modelli di punta.

Conosciuto per

Ragionamento a catena di pensiero integrato in un modello da 3B
Tre modalità di pensiero per bilanciare profondità e latenza per query
Prezzo di input molto basso a $0,03 per milione di token
Finestra di contesto da 128K token per un modello piccolo

Attenzione a

I pesi non sono aperti; sei solo API, niente esecuzione locale.
L’output costa $0,12/M, quattro volte il tasso di input — pensare molto fa salire il costo rapidamente.
Un modello da 3B ha limiti reali di capacità; compiti multi-step complessi potrebbero richiedere un modello più grande.

Ideale per

Ragionamento

Budget

Veloce

Prompt da provare

Puzzle logico, budget ridotto

Usa la modalità di pensiero a basso sforzo. Cinque persone sono sedute in fila. Alice non è accanto a Bob. Carol siede immediatamente a sinistra di Dave. Eve è a un’estremità. Bob non è a nessuna delle due estremità. Elenca tutte le disposizioni valide e spiega i passaggi di eliminazione.

Individua il difetto nel ragionamento

Un manager sostiene: il nostro prodotto più venduto ha il tasso di reso più alto, quindi la qualità deve causare i resi. Identifica ogni errore logico in questo argomento e suggerisci quali dati servirebbero per testare la causa reale.

Controllo piano passo-passo

Voglio migrare un database Postgres su un nuovo server con meno di cinque minuti di downtime. Ecco il mio piano: 1) fare un dump completo, 2) ripristinare sul nuovo server, 3) aggiornare DNS, 4) cambiare configurazione app. Trova le lacune e ordina correttamente i passaggi.

Confronta con

GPT-5.6 Luna
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $0.20/M, output $1.20/M
Claude Haiku 5.5
Modello solo API
Contesto di 1,000,000 token · Input $0.10/M, output $0.50/M
Gemini 2.5 Flash Lite
Modello solo API
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.10/M, output $0.40/M
Gemini 3.1 Flash Lite
Modello solo API
Contesto di 1,048,576 token · Input $0.25/M, output $1.50/M

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Domande frequenti

Posso eseguire Granite 4.2 3B localmente?: No. IBM non ha rilasciato pesi aperti per questo modello; è solo API.
Quanto costa e quanto è lunga la finestra di contesto?: Input a $0,03 per milione di token, output a $0,12 per milione, con una finestra di contesto da 131.072 token.
Come funziona l’interruttore di modalità di pensiero?: Puoi impostare pensiero completo (default, ragionamento più profondo), basso sforzo (più veloce, leggero) o nessun pensiero (senza catena di pensiero) per ogni richiesta, controllando latenza e costo per query.

Verdetto del capitano
Un modello di ragionamento davvero economico con un utile controllo di profondità — vale la pena provarlo prima di passare a qualcosa dieci volte più costoso.

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.

Come installare

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

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