Granite 4.1は、IBMが2026年6月17日に公開した新しいオープンモデルシリーズです。2B、8B、20Bがあり、今回は8Bを見ます。
8BにはBase版とInstruction版があり、どちらもApache 2.0。ダウンロード、追加学習、自前運用、商用利用までできます。
コンテキスト長は128K。企業文書、コードベース、長めの会話を扱うには十分なサイズです。
言語は英語、フランス語、スペイン語、ドイツ語、ポルトガル語が中心。中国語も使えますが、得意分野ではありません。
IBMはこのモデルでベンチマーク1位を狙っているわけではありません。
狙っているのは、企業で実際に使う仕事です。指示追従、コード、RAG、ツール呼び出し。このあたりを一通り揃えています。
Open LLM Leaderboard v2では4位。いくつかの内部・外部ベンチマークでは、同規模のLlama 4.1 ScoutやQwen 3.5 8Bも上回っています。
飛び抜けた1項目があるモデルではありません。
8Bとして見ると、目立った弱点が少ない。そこが強みです。
| プラン | 価格 | 説明 |
|---|---|---|
| IBM watsonx API | 入力 $0.10 / 100万Token、出力 $0.30 / 100万Token | IBM公式。SLAや企業サポート付き |
| IBM watsonx 月額プラン | $150 / 月、入力3M + 出力1M Token込み | 利用量がある程度読めるチーム向け |
| Together AI | 入力 $0.10 / 100万Token、出力 $0.30 / 100万Token | IBM公式と同水準 |
| Cerebras API | 非公開 | Cerebras向けに最適化 |
| 自前運用 | モデルは無料 | ハードウェアと運用費は別途 |
Granite 4.1 8Bで一番わかりやすく変わったのは、自前運用のしやすさです。
FP8量子化なら約8GB VRAM。Instruction版でも約9GBです。
このくらいなら、コンシューマー向けGPUも候補に入ります。
Granite 4.1 8Bは、ChatRAG-Benchで71.12。
複数ターンの会話や長いコンテキストでも、比較的安定しています。
企業向けだと、この「言った通りにやる」がかなり重要です。
サポートBotなら指定フォーマットを守る。社内検索なら資料から外れすぎない。Agentなら勝手な判断で別のツールを叩かない。
デモで気の利いた文章を書くより、現場ではこっちのほうが助かります。
Graniteはその点、わりとおとなしいモデルです。
頼んだことを、そのまま処理してくれます。
HumanEvalは79.3、MBPPは70.2です。
Python、Java、C++、JavaScript、Go、Rustなど主要言語をカバーしています。
IBMは学習に、ライセンスが明確なコードデータを多く使っています。
企業の社内開発ツールでは、この部分も重要です。
ベンチマークが2点高いかどうかより、「そのコードデータをどう説明できるか」で止まる案件は普通にあります。
BFCL v3は78.18。
同規模モデルの中では悪くない位置です。
企業アプリで大事なのは、モデルの文章が自然かどうかだけではありません。
社内DBを引けるか、APIを呼べるか、ナレッジベースを読めるか、正しい業務システムにつなげられるか。
Graniteが効いてくるのはこっちです。
単体のチャットBotとして使うより、業務フローの中に組み込んだほうが、このモデルの良さは出やすいです。
128Kは、2026年基準では特別大きくありません。
それでも契約書、技術資料、コードリポジトリ、長い会話を扱うには十分です。
多言語対応は欧州言語寄り。
中国語がメインなら、実データで一度試してから決めたほうがいいです。
英語ベンチマークだけ見て、そのまま本番に入れるのはおすすめしません。
| モデル | コンテキスト | 料金 | API | リリース | グローバル熱度 |
|---|---|---|---|---|---|
|
Granite 4.1 8B
|
131K | — | YES | 2026-04 |
41/100
|
| 131K | — | YES | 2026-08 |
43/100
|
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