ai/granite-4.0-micro Docker 镜像 - 轩辕镜像 | Docker 镜像高效稳定拉取服务
ai/granite-4.0-micro3B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，针对企业应用优化。
Granite-4.0-Micro
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镜像概述
Granite-4.0-Micro是一个3B参数的长上下文指令模型，基于Granite-4.0-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，采用监督微调、强化学习模型对齐和模型合并等多样化技术，并支持结构化聊天格式。该模型在指令遵循（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-micro:3Bai/granite-4.0-micro:3B-Q4_K_Mai/granite-4.0-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
使用方法
通过Docker Model Runner运行
bashdocker model run ai/granite-4.0-micro
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、信息提取、问答/RAG、代码生成、函数调用和多语言对话
注意事项
- 多语言支持：英语性能最佳；对于其他语言，少样本学习或轻量级微调可帮助缩小性能差距
- 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，建议应用领域特定的评估和防护措施
- 基础设施说明：在CoreWeave的NVIDIA GB200 NVL72上训练；为实现高效推理，建议使用加速库（如accelerate）和优化的注意力/KV缓存设置
基准性能
| 类别 | 指标 | Granite-4.0-Micro |
|---|---|---|
| 通用任务 | ||
| MMLU（5-shot） | 65.98 | |
| MMLU-Pro（5-shot, CoT） | 44.50 | |
| BBH（3-shot, CoT） | 72.48 | |
| AGI EVAL（0-shot, CoT） | 64.29 | |
| GPQA（0-shot, CoT） | 30.14 | |
| 对齐任务 | ||
| AlpacaEval 2.0 | 29.49 | |
| IFEval（Instruct, Strict） | 85.50 | |
| IFEval（Prompt, Strict） | 79.12 | |
| IFEval（Average） | 82.31 | |
| ArenaHard | 25.84 | |
| 数学任务 | ||
| GSM8K（8-shot） | 85.45 | |
| GSM8K Symbolic（8-shot） | 79.82 | |
| Minerva Math（0-shot, CoT） | 62.06 | |
| DeepMind Math（0-shot, CoT） | 44.56 | |
| 代码任务 | ||
| HumanEval（pass@1） | 80.00 | |
| HumanEval+（pass@1） | 72.00 | |
| MBPP（pass@1） | 72.00 | |
| MBPP+（pass@1） | 64.00 | |
| CRUXEval-O（pass@1） | 41.50 | |
| BigCodeBench（pass@1） | 39.21 | |
| 工具调用任务 | ||
| BFCL v3 | 59.98 | |
| 多语言任务 | ||
| MULTIPLE（pass@1） | 49.21 | |
| MMMLU（5-shot） | 55.14 | |
| INCLUDE（5-shot） | 51.62 | |
| MGSM（8-shot） | 28.56 | |
| 安全 | ||
| SALAD-Bench | 97.06 | |
| AttaQ | 86.05 |
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