IBM Granite 4.2 30B

Fiche modèle · IBM · granite-4.2-30b

IBM Granite 4.2 30B is the flagship dense decoder-only reasoning LLM in the Granite 4.2 family. It supports native think, non-think, and low-effort modes, tool calling, and a 128K native context window with extension to 512K. The 8B and 30B sizes received additional agentic reinforcement learning for multi-step tool use. Open weights on Hugging Face under Apache 2.0. Text-only (not multimodal).

Fiches modèles

Identité

Organisation	IBM
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2026-08-25
Licence	apache 2.0
Licence commerciale	oui
Licence open source	oui
Poids ouverts	oui
Auto-hébergement (DGX Spark)	oui — ≤ 107 Md (Q8/FP8)
Modalités	text
Fenêtre de contexte	131 072
KV cache / token (Q8)	131.1 ko/token
Paramètres totaux	30 B
Paramètres actifs (session)	29.3 B
Source des paramètres actifs	actifs = total (modèle dense, config HF (ibm-granite/granite-4.2-30b)) ; total : config Hugging Face (ibm-granite/granite-4.2-30b)
Curation des paramètres actifs	2026-11-04
Prix par session	0.29 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	2.44 $ (est.)
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	—
Créé le	2026-08-30T23:49:06.452021Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:04:47.687313Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/granite-4.2-30b

Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : partiel — auto-hébergement DGX Spark (≤ 107 Md).

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Fournisseur	Source	Souveraineté	Entrée (/M tok)	Sortie (/M tok)	Quantification	Contexte	Latence (s)	Débit (tok/s)	Statut
DeepInfra	llm-stats	non	0.16 $	0.65 $	—	—	—	—	active

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
instruction_following	0.80
knowledge	0.40
language	0.80
legal	0.80
long_context	0.90
math	0.70
physics	0.50
reasoning	0.60
finance	0.80
frontend_development	0.60
general	0.60
healthcare	0.80
agents	0.50
biology	0.50
chemistry	0.50
code	0.40
creativity	0.70
tool_calling	0.50
writing	0.70

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
aime-2025	math	0.89	1.00	0.89	non	oui	2026-11-04T06:04:47.753047Z
arena-hard-v2	general	0.68	1.00	0.68	non	oui	2026-11-04T06:04:47.787212Z
bfcl-v4	tool_calling	0.61	1.00	0.61	non	oui	2026-11-04T06:04:47.728281Z
bird-sql-(dev)	reasoning	0.42	1.00	0.42	non	oui	2026-11-04T06:04:47.743074Z
gpqa	reasoning	0.66	1.00	0.66	non	oui	2026-11-04T06:04:47.762992Z
hmmt25	math	0.89	1.00	0.89	non	oui	2026-11-04T06:04:47.759145Z
ifbench	instruction_following	0.77	1.00	0.77	non	oui	2026-11-04T06:04:47.803375Z
livecodebench-v6	reasoning	0.76	1.00	0.76	non	oui	2026-11-04T06:04:47.770048Z
mmlu-pro	language	0.78	1.00	0.78	non	oui	2026-11-04T06:04:47.783126Z
profbench	reasoning	0.43	1.00	0.43	non	oui	2026-11-04T06:04:47.733093Z
ruler-128k	long_context	0.81	1.00	0.81	non	oui	2026-11-04T06:04:47.823115Z
ruler-64k	long_context	0.90	1.00	0.90	non	oui	2026-11-04T06:04:47.813809Z
scicode	reasoning	0.39	1.00	0.39	non	oui	2026-11-04T06:04:47.772958Z
swe-bench-multilingual	reasoning	0.42	1.00	0.42	non	oui	2026-11-04T06:04:47.693301Z
swe-bench-pro	reasoning	0.33	1.00	0.33	non	oui	2026-11-04T06:04:47.699193Z
swe-bench-verified	reasoning	0.57	1.00	0.57	non	oui	2026-11-04T06:04:47.702956Z
tau3-bench	agents	0.62	1.00	0.62	non	oui	2026-11-04T06:04:47.723189Z
terminal-bench-2.1	reasoning	0.29	1.00	0.29	non	oui	2026-11-04T06:04:47.713058Z

Classements

Catégorie	Rang	Score	Note conservatrice	Benchmarks évalués	Méthode	Daté du	Provenance
knowledge	22	0.40	11.54	1	trueskill	2026-11-04T08:08:45.139626Z	rankings
agents	154	—	6.97	5	trueskill	2026-10-19	model_history
code	191	—	8.86	5	trueskill	2026-10-19	model_history

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04