ai/granite-4.0-h-micro
3B参数长上下文指令模型，通过强化学习对齐，具备指令跟随和工具调用能力，适用于企业级应用。
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Granite-4.0-h-Micro
!https://github.com/docker/model-cards/raw/refs/heads/main/logos/ibm-280x184-overview.svg
镜像概述
Granite-4.0-H-Micro是一个3B参数的长上下文指令模型，基于Granite-4.0-H-Micro-Base微调而成。它使用具有宽松许可证的开源指令数据集与内部收集的合成数据集组合进行训练，采用结构化聊天格式及多种技术，包括监督微调、强化学习模型对齐和模型合并。该模型在指令跟随（IF）和工具调用能力方面进行了优化，更适用于企业级应用场景。
核心特性
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 提供者 | Granite团队，IBM |
| 架构 | granitehybrid |
| 数据截止日期 | 未公开 |
| 支持语言 | 英语、德语、西班牙语、法语、日语、葡萄牙语、阿拉伯语、捷克语、意大利语、韩语、荷兰语、中文（可通过微调扩展） |
| 工具调用 | ✅ |
| 输入模态 | 文本 |
| 输出模态 | 文本 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
可用模型变体
| 模型变体 | 参数 | 量化方式 | 上下文窗口 | 显存¹ | 大小 |
|---|---|---|---|---|---|
ai/granite-4.0-h-micro:3Bai/granite-4.0-h-micro:3B-Q4_K_Mai/granite-4.0-h-micro:latest | 3.2B | MOSTLY_Q4_K_M | 1M tokens | 2.32 GiB | 1.81 GB |
¹: 显存基于模型特性估算。
latest→3B
使用场景与适用范围
- 优化场景：指令跟随、工具/函数调用、长上下文（最高128K tokens）任务
- 通用能力：文本总结、分类、信息提取、问答/RAG、代码生成、函数调用及多语言对话
- 多语言支持：英语表现最佳，对于其他语言可通过少样本提示或轻量级微调提升性能
- 企业适用性：适用于需要可靠指令理解和工具集成的企业级AI应用
使用方法
通过Docker Model Runner运行
bashdocker model run ai/granite-4.0-h-micro
注意事项
- 安全与可靠性：尽管经过对齐处理，模型仍可能生成不准确或有偏见的输出，建议进行特定领域的评估并部署安全防护措施
- 基础设施要求：模型在CoreWeave的NVIDIA GB200 NVL72上训练，推理时建议使用加速库（如accelerate）及优化的注意力/KV缓存设置以提高效率
基准性能
| 类别 | 指标 | Granite-4.0-h-Micro |
|---|---|---|
| 通用任务 | ||
| MMLU（5-shot） | 67.43 | |
| MMLU-Pro（5-shot, CoT） | 43.48 | |
| BBH（3-shot, CoT） | 69.36 | |
| AGI EVAL（0-shot, CoT） | 59.00 | |
| GPQA（0-shot, CoT） | 32.15 | |
| 对齐任务 | ||
| AlpacaEval 2.0 | 31.49 | |
| IFEval（指令，严格） | 86.94 | |
| IFEval（提示，严格） | 81.71 | |
| IFEval（平均） | 84.32 | |
| ArenaHard | 36.15 | |
| 数学任务 | ||
| GSM8K（8-shot） | 81.35 | |
| GSM8K Symbolic（8-shot） | 77.50 | |
| Minerva Math（0-shot, CoT） | 66.44 | |
| DeepMind Math（0-shot, CoT） | 43.83 | |
| 代码任务 | ||
| HumanEval（pass@1） | 81.00 | |
| HumanEval+（pass@1） | 75.00 | |
| MBPP（pass@1） | 73.00 | |
| MBPP+（pass@1） | 64.00 | |
| CRUXEval-O（pass@1） | 41.25 | |
| BigCodeBench（pass@1） | 37.90 | |
| 工具调用任务 | ||
| BFCL v3 | 57.56 | |
| 多语言任务 | ||
| MULTIPLE（pass@1） | 49.46 | |
| MMMLU（5-shot） | 55.19 | |
| INCLUDE（5-shot） | 50.51 | |
| MGSM（8-shot） | 44.48 | |
| 安全性 | ||
| SALAD-Bench | 96.28 | |
| AttaQ | 84.44 |
相关链接
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镜像拉取方式
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docker model pull ai/granite-4.0-h-micro:<标签>
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