ai/granite-4.0-h-tiny Docker 镜像 - 轩辕镜像 | Docker 镜像高效稳定拉取服务
ai/granite-4.0-h-tiny70亿参数长上下文指令模型，采用强化学习对齐，具备指令遵循、工具调用能力，针对企业应用优化。
Granite-4.0-h-Tiny
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镜像概述
Granite-4.0-H-Tiny是一个70亿参数的长上下文指令模型，基于Granite-4.0-H-Tiny-Base微调而成。该模型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，通过监督微调、强化学习模型对齐和模型合并等多种技术开发，采用结构化聊天格式。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。
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-tiny:7Bai/granite-4.0-h-tiny:7B-Q4_K_Mai/granite-4.0-h-tiny:latest | 64x994M | MOSTLY_Q4_K_M | 100万tokens | 4.41 GiB | 3.94 GB |
¹：基于模型特性估算的显存。
latest→7B
使用方法
通过Docker Model Runner运行
bashdocker model run ai/granite-4.0-h-tiny
适用场景与注意事项
适用场景
- 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
- 具备强大的通用能力：摘要、分类、提取、问答/RAG、编码、函数调用和多语言对话
多语言能力
- 英语性能最佳；少样本学习或轻量微调可帮助缩小其他语言的性能差距
安全与可靠性
- 尽管经过对齐，模型仍可能产生不准确或有偏见的输出——需应用领域特定评估和防护措施
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-Tiny |
|---|---|---|
| 通用任务 | ||
| MMLU（5-shot） | 68.65 | |
| MMLU-Pro（5-shot, CoT） | 44.94 | |
| BBH（3-shot, CoT） | 66.34 | |
| AGI EVAL（0-shot, CoT） | 62.15 | |
| GPQA（0-shot, CoT） | 32.59 | |
| 对齐任务 | ||
| AlpacaEval 2.0 | 30.61 | |
| IFEval（指令，严格） | 84.78 | |
| IFEval（提示，严格） | 78.10 | |
| IFEval（平均） | 81.44 | |
| ArenaHard | 35.75 | |
| 数学任务 | ||
| GSM8K（8-shot） | 84.69 | |
| GSM8K Symbolic（8-shot） | 81.10 | |
| Minerva Math（0-shot, CoT） | 69.64 | |
| DeepMind Math（0-shot, CoT） | 49.92 | |
| 代码任务 | ||
| HumanEval（pass@1） | 83.00 | |
| HumanEval+（pass@1） | 76.00 | |
| MBPP（pass@1） | 80.00 | |
| MBPP+（pass@1） | 69.00 | |
| CRUXEval-O（pass@1） | 39.63 | |
| BigCodeBench（pass@1） | 41.06 | |
| 工具调用任务 | ||
| BFCL v3 | 57.65 | |
| 多语言任务 | ||
| MULTIPLE（pass@1） | 55.83 | |
| MMMLU（5-shot） | 61.87 | |
| INCLUDE（5-shot） | 53.12 | |
| MGSM（8-shot） | 45.36 | |
| 安全性 | ||
| SALAD-Bench | 97.77 | |
| AttaQ | 86.61 |
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