Granite 4.2 30b
5367°
ibm-granite | contexto de 131,072 tokens | $0.16/M entrada, $0.65/M salida. Granite-4.2-30B es el modelo insignia de razonamiento en la familia Granite 4.2. Ofrece el rendimiento más fuerte en tareas intensivas en razonamiento aprovechando la cadena de pensamiento incorporada. Soporta modos de pensamiento flexibles — pensamiento completo (por defecto), sin pensamiento y esfuerzo bajo — permitiendo a los usuarios equilibrar profundidad vs. latencia por consulta.
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Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Granite 4.2 30B es el modelo de razonamiento insignia de IBM dentro de la familia Granite 4.2, construido alrededor de la cadena de pensamiento y ofrecido con tres modos de pensamiento para que puedas intercambiar profundidad por velocidad en cada consulta. Con un costo de $0.16 por millón de tokens de entrada, se sitúa muy por debajo de la mayoría de los modelos de razonamiento de vanguardia. Es ideal para desarrolladores y analistas que necesitan un razonamiento serio sin una factura elevada.
Conocido por
- Razonamiento integrado en cadena de pensamiento como una característica de primera clase, no un truco de prompt.
- Tres modos de pensamiento: completo, sin pensar y de bajo esfuerzo para controlar la latencia.
- Precios competitivos de $0.16/M tokens de entrada y $0.65/M tokens de salida.
- Ventana de contexto de 131,072 tokens para documentos largos y tareas de múltiples pasos.
Cuidado con
- Los pesos no son públicos; estás atado a la API de IBM sin opción de autoalojamiento.
- IBM no ha publicado números de referencia, por lo que las comparaciones independientes son difíciles.
- El costo de salida a $0.65/M es razonable, pero las consultas con mucho razonamiento generan salidas largas rápidamente.
Prompts para probar
Rompecabezas lógico de múltiples pasos
Cinco colegas — Ana, Ben, Cara, Dan y Eve — trabajan en diferentes departamentos: RRHH, Finanzas, Legal, Ingeniería y Marketing. Ana no está en RRHH ni en Finanzas. Ben está en Legal. Cara no está en Marketing. Dan está en Ingeniería. Determina en qué departamento está cada persona, mostrando tu razonamiento paso a paso.
Tarea de análisis causal
Un equipo de software lanza una nueva versión el lunes. Para el miércoles, las tasas de error se han duplicado, el tiempo promedio de respuesta ha aumentado un 40%, y un endpoint específico de la API representa el 80% de los nuevos errores. Describe las causas más probables en orden de probabilidad, la evidencia que recolectarías para confirmar cada una y la ruta más rápida y segura para revertir.
Extracción de datos estructurados
Extrae todas las obligaciones financieras de la siguiente cláusula contractual y devuélvelas como un arreglo JSON. Cada objeto debe tener: parte, tipo_de_obligación, monto_o_tasa, fecha_de_vencimiento y penalización_por_incumplimiento. Cláusula: 'Acme Corp pagará al Proveedor un retén mensual de $12,000 debido el primero de cada mes. Los pagos atrasados incurren en un interés mensual del 1.5%. Una tarifa única de instalación de $5,000 debe pagarse dentro de los 30 días posteriores a la firma del contrato.'
Comparar con
- Qwen3 30B A3B Thinking 2507Modelo solo APIContexto de 81,920 tokens · $0.20/M entrada, $2.40/M salida
- Gemini 2.5 Pro Preview 06-05Modelo solo APIContexto de 1,048,576 tokens · $1.25/M entrada, $10.00/M salida
- o3 ProModelo solo APIContexto de 200,000 tokens · $20.00/M entrada, $80.00/M salida
- Ling 3.0 Flash FinModelo solo APIContexto de 262,144 tokens · $0.04/M entrada, $0.12/M salida
Más modelos de texto de ibm-granite
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar Granite 4.2 30B localmente?
- No. IBM no ha liberado pesos abiertos para este modelo, por lo que solo está disponible vía API y no puede autoalojarse.
- ¿Cuánto cuesta y cuál es la longitud del contexto?
- El precio es de $0.16 por millón de tokens de entrada y $0.65 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 131,072 tokens.
- ¿Cuáles son los tres modos de pensamiento y cuándo debo usarlos?
- El modo completo es el predeterminado y ofrece el razonamiento más profundo; el modo sin pensar omite la cadena de pensamiento para respuestas más rápidas y económicas; el modo de bajo esfuerzo está entre ambos, útil cuando quieres algo de razonamiento sin la latencia completa.
Veredicto del capitánUn modelo de razonamiento genuinamente asequible con controles útiles de latencia — vale la pena probarlo si no te molesta la dependencia de la API de IBM.
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Granite 4.2 30b es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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