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ai/granite-4.0-h-small
32B参数长上下文指令模型，通过强化学习对齐，具备指令遵循和工具调用能力，专为企业应用优化。
Granite-4.0-h-Small
!https://github.com/docker/model-cards/raw/refs/heads/main/logos/ibm-280x184-overview.svg
概述
Granite-4.0-H-Small是一个320亿参数的长上下文指令模型，基于Granite-4.0-H-Small-Base通过开源许可指令数据集与内部收集的合成数据集组合微调而成。该模型采用结构化对话格式，结合监督微调、强化学习模型对齐和模型合并等多种技术开发。Granite 4.0指令模型具有改进的指令遵循（IF）和工具调用能力，在企业应用中更为高效。
特性
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 提供商 | Granite团队，IBM |
| 架构 | granitehybrid |
| 数据截止日期 | 未披露 |
| 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-small:32Bai/granite-4.0-h-small:32B-Q4_K_Mai/granite-4.0-h-small:latest | 322.1亿 | MOSTLY_Q4_K_M | 100万tokens | 18.80 GiB | 18.14 GB |
¹：显存基于模型特性估算。
latest→32B
使用Docker Model Runner运行模型
bashdocker model run ai/granite-4.0-h-small
注意事项
- 优化用于指令遵循、工具/函数调用和长上下文（最多128K tokens）场景。
- 强大的通用能力：总结、分类、提取、问答/RAG、编码、函数调用和多语言对话。
- 多语言支持：英语表现最佳；少量示例或轻量微调可缩小其他语言的性能差距。
- 安全与可靠性：尽管经过对齐，模型仍可能生成不准确或有偏见的输出——需应用特定领域评估和防护措施。
- 基础设施说明：在CoreWeave的NVIDIA GB200 NVL72上训练；使用加速库（如accelerate）和优化的注意力/KV缓存设置以实现高效推理。
基准性能
| 类别 | 指标 | Granite-4.0-h-Small |
|---|---|---|
| 通用任务 | ||
| MMLU（5-shot） | 78.44 | |
| MMLU-Pro（5-shot, CoT） | 55.47 | |
| BBH（3-shot, CoT） | 81.62 | |
| AGI EVAL（0-shot, CoT） | 70.63 | |
| GPQA（0-shot, CoT） | 40.63 | |
| 对齐任务 | ||
| AlpacaEval 2.0 | 42.48 | |
| IFEval（指令，严格） | 89.87 | |
| IFEval（提示，严格） | 85.22 | |
| IFEval（平均） | 87.55 | |
| ArenaHard | 46.48 | |
| 数学任务 | ||
| GSM8K（8-shot） | 87.27 | |
| GSM8K Symbolic（8-shot） | 87.38 | |
| Minerva Math（0-shot, CoT） | 74.00 | |
| DeepMind Math（0-shot, CoT） | 59.33 | |
| 代码任务 | ||
| HumanEval（pass@1） | 88.00 | |
| HumanEval+（pass@1） | 83.00 | |
| MBPP（pass@1） | 84.00 | |
| MBPP+（pass@1） | 71.00 | |
| CRUXEval-O（pass@1） | 50.25 | |
| BigCodeBench（pass@1） | 46.23 | |
| 工具调用任务 | ||
| BFCL v3 | 64.69 | |
| 多语言任务 | ||
| MULTIPLE（pass@1） | 57.37 | |
| MMMLU（5-shot） | 69.69 | |
| INCLUDE（5-shot） | 63.97 | |
| MGSM（8-shot） | 38.72 | |
| 安全性 | ||
| SALAD-Bench | 97.30 | |
| AttaQ | 86.64 |
链接
- IBM Granite官网
- Granite文档
- Granite学习资源
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 granite-4.0-h-small 镜像标签
docker model pull docker.xuanyuan.run/ai/granite-4.0-h-small:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker model pull ai/granite-4.0-h-small:<标签>
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