¿Qué es Granite 4.2?
Granite 4.2 es la familia de modelos abiertos de IBM, publicada el 25 de agosto de 2026. Se ofrece en tres tamaños densos, 3B, 8B y 30B, todos con entrada y salida de texto. Cada modelo puede razonar paso a paso, responder directamente o usar un modo de bajo esfuerzo que razona brevemente.
Todos los tamaños se entrenaron con aprendizaje por refuerzo en matemáticas, ciencia, programación y llamadas a herramientas; el 8B y el 30B recibieron además entrenamiento de agentes en ingeniería de software, trabajo en terminal y búsqueda web. IBM añadió 1 billón de tokens de código sintético. Los modelos manejan 128K tokens de forma nativa, y las fichas del 8B y el 30B indican una extensión a 512K. Admiten 12 idiomas, entre ellos inglés, alemán, español, francés, japonés, árabe, coreano y chino.
Los pesos están bajo Apache 2.0 en Hugging Face, Ollama y LM Studio, y los modelos se alojan en watsonx, OpenRouter, Replicate, DeepInfra, CoreWeave y otros.
¿Merece la pena Granite 4.2?
Granite 4.2 es una opción sólida y sin brillo: tres modelos densos con una licencia limpia que razonan bien para su tamaño y quedan en mitad de la tabla cuando la puntuación la pone otro. Artificial Analysis da al 30B un 13 en su Intelligence Index, el 29.º de 141 modelos abiertos de entre 4.000 y 40.000 millones de parámetros, donde la mediana es 8. Es un punto más que gpt-oss-120b de OpenAI, un modelo cuatro veces mayor.
La ficha de IBM tiene el resto, todo declarado por la propia empresa con un sistema de evaluación basado en NeMo Evaluator de NVIDIA, y sin modelos rivales en la tabla. El 30B alcanza 57 en SWE-bench Verified, 29,24 en Terminal-Bench 2.1 y 89,17 en AIME 2025; el 8B obtiene 47,67 en SWE-bench Verified. Una cifra debilita el argumento de los agentes: en la prueba de llamadas a herramientas BFCL v4, el 8B obtiene 52,39, al nivel del 52,41 del 3B, pese al entrenamiento adicional de agentes. El contexto largo aguanta en el 30B (81,38 en RULER a 128K) y se desvanece en el 3B (55,30).
Los modelos son fáciles de ejecutar. Las versiones de 4 bits de Ollama ocupan 2,2 GB, 5,3 GB y 18 GB, así que el 30B cabe en una tarjeta de 24 GB y el 8B en un portátil. vLLM necesita la versión 0.20 o posterior, un parser de razonamiento personalizado del repositorio y el parser de herramientas qwen3_coder. La extensión a 512K es más difícil de encontrar en la práctica: los ejemplos de serving de la propia ficha se quedan en 131.072 tokens, y todas las etiquetas de Ollama indican 128K.
Alojado, es barato pero locuaz. Artificial Analysis registra un solo proveedor de API, IBM, a 0,16 $ por millón de tokens de entrada y 0,65 $ por millón de salida, a 67 tokens por segundo, por debajo de la mediana de su categoría. El 30B usó 100 millones de tokens de salida para completar el índice, frente a una mediana de 82 millones, así que los interruptores sin razonamiento y de bajo esfuerzo son el principal control de costes.
Solo trabaja con texto, lo que deja las imágenes y el audio a Gemma 4. Para una empresa que ya compra watsonx, sin embargo, los mismos pesos llegan dentro de un contrato existente, y ese es un camino de compra más corto que cualquier puesto en una clasificación.
Dónde se gana su sitio
El equipo de plataforma de una aseguradora que ejecuta agentes en sus propias instalaciones
Ejecutar un asistente de siniestros con llamadas a herramientas en una GPU de 48 GB
El 30B a 8 bits es una versión de 31 GB, que deja margen para el contexto en una tarjeta de 48 GB, y obtiene 61,39 en BFCL v4. Apache 2.0 elimina la revisión de licencias, y el parser de herramientas de vLLM gestiona las llamadas a funciones.
Un desarrollador con un portátil de 16 GB
Usar un asistente de programación local sin conexión
El 8B a 4 bits es una descarga de Ollama de 5,3 GB; su 47,67 en SWE-bench Verified, según IBM, es útil para arreglos pequeños, pero queda muy por debajo de los modelos de programación alojados. El 3B, de 2,2 GB, sirve para preguntas rápidas.
Una product manager que calcula el precio de una función de triaje con IA en watsonx
Clasificar y resumir 1 M de solicitudes de soporte al mes
Con 1.500 tokens de entrada y 800 de salida por solicitud, las tarifas de IBM de 0,16 $/0,65 $ suponen unos 760 $ al mes. Desactivar el razonamiento en los tickets rutinarios reduce la parte de salida, que es la mayor parte de la factura.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- ollama run granite4.2 descarga el 8B; vLLM 0.20+ necesita el archivo granite_thinking_parser del repositorio y --tool-call-parser qwen3_coder; SGLang 0.5.18+ también funciona.
- Integraciones
- Hugging Face, Ollama, LM Studio, watsonx, OpenRouter, Replicate, DeepInfra y CoreWeave; los modos de razonamiento se fijan mediante chat_template_kwargs.
- Datos y privacidad
- Apache 2.0, abierto al uso comercial y de investigación sin límites por ámbito de uso; en autoalojamiento, los prompts se quedan en tu hardware.
- Coste a escala
- La API de IBM cobra 0,16 $ por millón de tokens de entrada y 0,65 $ por millón de salida, con un descuento del 75 % en los aciertos de caché. En autoalojamiento, el 30B necesita unos 18 GB a 4 bits o 31 GB a 8 bits.
- Límites
- Contexto de 128K en la práctica; la extensión a 512K no está en la configuración de serving de referencia. Solo texto. 67 tokens por segundo en la API de IBM, y locuaz cuando razona.
Lo bueno
- Apache 2.0 sin condiciones
- Densos de 3B, 8B y 30B; el 30B cabe en una GPU de 24 GB a 4 bits
- Modos con razonamiento, sin razonamiento y de bajo esfuerzo en un solo modelo
- El 30B obtiene 13 en Artificial Analysis, por encima de gpt-oss-120b
Lo malo
- Solo texto
- Los benchmarks de la ficha son de la propia IBM, sin comparaciones con rivales
- El 8B no es mejor que el 3B en llamadas a herramientas en BFCL
- Locuaz en el modo con razonamiento, lo que encarece la factura de salida
Ideal para
Empresas y desarrolladores que quieren modelos de razonamiento pequeños y con licencia permisiva para agentes locales o en sus propias instalaciones.
Alternativas a Granite 4.2
Granite 4.2: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Granite 4.2?
- Granite 4.2 es la familia abierta que un comité de riesgos aprobará más rápido, con un razonamiento bueno para su tamaño y muy lejos de la vanguardia. Le damos un 4.0 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Granite 4.2?
- Pesos gratuitos bajo Apache 2.0; el alojamiento en watsonx y en terceros se factura aparte.
- ¿Qué inconvenientes tiene Granite 4.2?
- Solo texto; los benchmarks de la ficha son de la propia IBM, sin comparaciones con rivales; el 8B no es mejor que el 3B en llamadas a herramientas en BFCL; locuaz en el modo con razonamiento, lo que encarece la factura de salida.
- ¿Para quién es Granite 4.2?
- Empresas y desarrolladores que quieren modelos de razonamiento pequeños y con licencia permisiva para agentes locales o en sus propias instalaciones.
- ¿Cuánto cuesta Granite 4.2 para un equipo o en producción?
- La API de IBM cobra 0,16 $ por millón de tokens de entrada y 0,65 $ por millón de salida, con un descuento del 75 % en los aciertos de caché. En autoalojamiento, el 30B necesita unos 18 GB a 4 bits o 31 GB a 8 bits.
- ¿Es Granite 4.2 seguro para los datos de la empresa?
- Apache 2.0, abierto al uso comercial y de investigación sin límites por ámbito de uso; en autoalojamiento, los prompts se quedan en tu hardware.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Granite 4.2?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son Gemma 4, gpt-oss-20b, Devstral Small 2 y Falcon-H1R-7B.
Respuestas comprobadas el 22 oct 2026.