Preskoči na sadržaj
Modelisrednji signalprovjereno

IBM je izdao model za rasuđivanje u tri veličine, a najmanji staje na laptop

Granite 4.2 dolazi kao 3B, 8B i 30B pod licencom Apache 2.0, a uz težine su odmah objavljena i izdanja u GGUF-u i na četiri bita. Zanimljiv dio nije tabela mjerenja — nego to što su licenca i formati riješeni prvog dana.

Potpisuje Redakcija WebAiRadarObjavljeno 2 min čitanjanapisao model
Slika: IBM

Izvor

Granite 4.2 LLMs: How They're Built

Hugging Face Blog · Original objavljen 25. avgust 2026

IBM je 25. avgusta objavio Granite 4.2, svoju prvu porodicu gustih modela za rasuđivanje. Tri veličine — tri, osam i trideset milijardi parametara — svaka obučavana od nule na otprilike petnaest biliona tokena, u pet faza koje kontekst šire na 512 hiljada tokena, a zatim dorađivana kroz višestepeni postupak učenja potkrepljivanjem. Sve pod licencom Apache 2.0.

Šta ovi modeli rade drugačije

Svaki model u porodici ima način rada s razmišljanjem i bez njega, i uz to način s malim ulaganjem, koji na lako pitanje potroši kratak budžet za razmišljanje umjesto cijelog lanca. Pozivanje alata je ugrađeno, a ne nakalemljeno kroz upute, a kod modela od osam i trideset milijardi faza potkrepljivanja obuhvata i učenje u radu: model uči da djeluje alatima u ograđenim okruženjima, a ne samo da odgovara.

IBM navodi i kroz koje se okvire očekuje da se modeli vode — OpenCode, Pi i OpenHands — a to o namjeri govori jasnije od bilo kog mjesta na tabli poretka. Ova porodica je namijenjena agentima koji rade tamo gdje ti odlučuješ.

Formati su vijest

Uz težine u punoj preciznosti, IBM je objavio i pretvorbe u FP8, NVFP4 i MXFP4 napravljene alatom LLM Compressor, kao i GGUF napravljen samim llama.cpp-om. GGUF izdanja idu od Q8_0 do Q2_K, što znači da je model spreman za pokretače koje ljudi zaista koriste — llama.cpp i sve što na njemu stoji — bez čekanja da ga zajednica kvantizuje.

To znači više nego što zvuči. Otvoren model koji stigne kao gole težine je projekat; otvoren model koji stigne s dopuštajućom licencom i već isječenim formatima je nešto što tim iste sedmice može staviti iza proizvoda.

  • Veličine: 3B, 8B i 30B — gusti modeli za rasuđivanje.
  • Kontekst: 512 hiljada tokena, dosegnut u pet faza obuke.
  • Licenca: Apache 2.0, na svakoj veličini.
  • Kvantizovana izdanja odmah: FP8, NVFP4, MXFP4 i GGUF od Q8_0 do Q2_K.

Šta u objavi ne stoji

Tekst je tehnički prikaz toga kako je porodica napravljena, sve do hardvera za obuku: grozd NVIDIA GB200 NVL72 kod CoreWeavea, sa sedamdeset dvije grafičke jedinice u jednom NVLink domenu i vezom od 400 Gb/s između ormara. Ono što nije jeste nezavisna ocjena. Svaki rezultat u njemu je IBM koji mjeri sopstveni model.

Zato korisno pitanje za onoga ko ove sedmice bira model nije gdje Granite stoji na tabeli, nego radi li model od trideset milijardi pod Apache 2.0, s gotovim izdanjima na četiri bita, baš onaj posao koji ti treba, po cijeni koju možeš da predvidiš. To je proba koju radiš sam — i jeftina je upravo zato što licenca i formati ne stoje na putu.

Izvori

Povezano

Modelisrednji signal

Googleov novi model za prepis čisti govor, a to je i mogućnost i rizik

Gemini 3.5 Transcribe izbacuje poštapalice, razrješava ispravke u toku rečenice i usput oblikuje tekst. Google navodi 4,0 odsto grešaka po riječi u toku govora i 2,6 odsto na snimku — a mjerio je Artificial Analysis, ne sam Google.

Google DeepMindprovjereno

GPT-5.6 SOL$4/$20po milionu tokena, ulaz i izlaz
Modelijak signal

GPT-5.6 Sol pao na 4 i 20 dolara i po cijeni pretekao Claude Opus 5

OpenAI je 21. avgusta snizio cijenu Sola na API-ju: ulaz sa 5 na 4 dolara, izlaz sa 30 na 20, a ulaz iz keša sa 0,50 na 0,40. Na standardnom zadatku model je od skupljeg od Claudea Opusa 5 postao jeftiniji od njega. Sniženje je promotivno i traje najmanje do 21. novembra.

OpenAIprovjereno

Naslovna kartica s natpisom „Measuring benchmark optimization in speech recognition", a iznad njega znaci Humea i Hugging Facea.
Modelijak signal

Modeli za govor s najboljim rezultatima ponavljaju greške iz samog testa

Hugging Face je kroz tri provjere propustio 11 otvorenih modela za prepoznavanje govora i našao da baš oni s najnižom stopom greške najčešće ponavljaju greške koje postoje samo u referentnom prepisu. Na pojedinim provjerama modeli, izgleda, prepoznaju na kojem se skupu ocjenjuju pa u skladu s tim mijenjaju pravopisnu konvenciju. Niska stopa greške može da znači da je model naučio skup podataka, a ne govor.

Hugging Faceprovjereno