Famille Granite · 8B paramètres

Granite 4.1 8B Instruct

Dense 8B Apache 2.0, 12 langues dont FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Sortie 29 avril 2026.

🇺🇸 IBM·Licence Apache 2.0·Contexte 128k tokens·Sortie 29 avril 2026·Tient dans les 128 Go de l'AI TOP ATOM de GIGABYTE (lien affilié)← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • Apache 2.0 100% libre
  • Tool calling et instruction following renforcés
  • 12 langues natives dont FR
  • 131k contexte
  • Excellent rapport perf/taille
Limites à connaître
  • —Pas de tag Ollama officiel à la sortie
  • —Anglais reste plus fort que FR sur raisonnement
  • —Pas de variante MoE dans cette release
Architecture
Transformer dense · 40 couches · GQA 32Q/8KV · embedding 4096 · MLP hidden 12 800 · RoPE
Entraînement
Post-training amélioré : SFT + RL alignment. 12 langues : EN, DE, ES, FR, JA, PT, AR, CS, IT, KO, NL, ZH. Cluster NVIDIA GB200 NVL72 (CoreWeave).
Idéal pour
Tool calling entrepriseRAG multilingueAssistant code 8B

05Installer

Installez Ollama pour votre OS. Vérifiez le modèle et sa quantification avant le téléchargement. Commencez avec 4096 tokens de contexte, puis contrôlez le placement avec ollama ps. Une commande ci-dessous n’est pas une preuve de test exécuté sur votre machine.

$# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.1-8b
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.

02Mémoire requise

VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.

Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
5 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
6 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
9 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
16 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 10 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel matériel pour Granite 4.1 8B Instruct ?

Pour exécuter Granite 4.1 8B Instruct en local en quantification Q4, il faut environ 5 Go de VRAM. Une option à comparer : RTX 5060 Ti 16 Go — gardez une marge pour le système et le contexte ; vérifiez la compatibilité du moteur avec le GPU.

Offre actuelle : RTX 5060 Ti 16 Go
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En mobilité : Granite 4.1 8B Instruct tourne aussi sur un PC portable RTX (16 Go de VRAM) →

03Vitesse attendue

Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.

Entrée de gamme
~12t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~35t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~90t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmarks publics

Scores reproduits depuis les model cards ou MMLU-Pro / communautaires. Unité : % bonnes réponses.

MMLU
73.84
GSM8K
92.49
HumanEval
85.37
ArenaHard
68.98
AlpacaEval
50.08