QuelLLMFR Analyser ma config →
Accueil Comparateur Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B vs DeepSeek R1 Distill 7B

Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1BvsDeepSeek R1 Distill 7B

Comparatif complet entre Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B (7B paramètres, IBM) et DeepSeek R1 Distill 7B (7B, DeepSeek). VRAM requise par quantification, tokens/seconde mesurés sur 4 GPU de référence, verdict par cas d'usage, licence, commandes d'installation. Tous les chiffres sont calculés à partir des données du catalogue — aucun copier-coller entre pages.

En bref

Caractéristique Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B DeepSeek R1 Distill 7B
Paramètres 7B 7B
Famille Granite DeepSeek
Auteur IBM DeepSeek
Origine US CN
Licence Apache 2.0 MIT
Contexte 128 000 tokens 32 768 tokens
Sortie Octobre 2025 Janvier 2025

Empreinte mémoire

VRAM approximative nécessaire pour l'inférence avec une fenêtre de contexte moyenne. Le vainqueur (en vert) est le modèle qui consomme moins — avantage aux petits.

Quantification Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B DeepSeek R1 Distill 7B
Q4_K_M (léger) 4 GB 5 GB
Q5_K_M (équilibre) 5 GB 6 GB
Q8 (quasi-lossless) 7 GB 9 GB
FP16 (qualité max) 14 GB 16 GB
RAM CPU-only 8 GB 8 GB

Vitesse estimée (tokens/seconde)

Estimations basées sur la meilleure quantification tenable sur chaque GPU. Les chiffres réels dépendent du prompt, du contexte et du moteur (llama.cpp, vLLM, MLX). Méthodologie.

GPU de référence Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B DeepSeek R1 Distill 7B
RTX 4090 (24 GB) 350 tok/s · FP16 90 tok/s · FP16
RTX 4080 (16 GB) 180 tok/s · FP16 35 tok/s · FP16
RTX 3060 12GB (12 GB) 60 tok/s · Q8 12 tok/s · Q8
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) 180 tok/s · FP16 35 tok/s · FP16

Verdict par cas d'usage

Pour chaque usage courant, on indique lequel des deux est le mieux adapté selon ses tags, sa taille et sa spécialisation.

Chat général
Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B l'emporte. Meilleur rapport capacité / contraintes pour cet usage.
Raisonnement / maths
DeepSeek R1 Distill 7B l'emporte. Modèle à raisonnement explicite (chain-of-thought), meilleur sur problèmes maths/logique.
RAG / documents longs
Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B l'emporte. Fenêtre de contexte plus large (128 000 tokens), adaptée aux documents longs.
Agents & tool-use
Match serré — dépend du cas précis. Les deux se valent sur ce critère, tranchez selon vos contraintes VRAM ou de licence.
Déploiement léger
Match serré — dépend du cas précis. Les deux se valent sur ce critère, tranchez selon vos contraintes VRAM ou de licence.

Forces et faiblesses

IBM · 7B

Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B

Hybride 7B/1B actifs. Coût compute extrêmement faible. Edge/embarqué.

  • Très faible coût compute
  • Apache 2.0
  • Long contexte économe
  • Qualité sous dense 3B pour certaines tâches

Installation

ollama run granite4:tiny-h
DeepSeek · 7B

DeepSeek R1 Distill 7B

Raisonnement chain-of-thought distillé. Bluffant en maths.

  • Raisonnement CoT explicite en 7B
  • Licence MIT
  • 32k ctx
  • Surprenant sur AIME/MATH pour sa taille
  • Très verbeux (tokens de pensée)
  • Moins bon que R1 32B en raisonnement complexe

Installation

ollama run deepseek-r1:7b

Questions fréquentes

Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B ou DeepSeek R1 Distill 7B ?

Sur une RTX 4090, Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B tourne en FP16 (~350 tok/s), DeepSeek R1 Distill 7B en FP16 (~90 tok/s). En pur débit, Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B l'emporte. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.

Lequel consomme le moins de VRAM ?

En Q4_K_M, Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B tient en 4 GB contre 5 GB pour son rival — un écart de 1 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.

Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?

Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B est sous Apache 2.0 — libre d'utilisation commerciale. DeepSeek R1 Distill 7B est sous MIT — libre également. Pour du SaaS, privilégiez Apache 2.0 ou MIT.

Lequel choisir en 2026 ?

Dépend de votre contrainte principale. Plus petit / plus rapide : Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B (7B). Plus capable : Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B (7B). Si vous hésitez, lancez le configurateur avec votre GPU et votre cas d'usage — il tranchera en fonction des deux.

Alternatives à considérer

Si aucun des deux ne vous convient, voici les modèles voisins que vous pourriez explorer.

Pour aller plus loin