Granite 4.2

스펙

속성	값
Developer	IBM
Released	2026-08-25
Announced	2026-08-25
Context window	512K (30B); unknown (3B, 8B)
Pricing	해당 없음 — 오픈 가중치이며 호스팅 요금이 공개되지 않음
License	Apache 2.0
Availability	Hugging Face, Ollama, GitHub
한 번의 공개에 세 변형: 엣지 디바이스용 3B, 중간급 8B, 대형 30B.
512K 수치는 30B 에 대해서만 명시되었고, 3B 와 8B 의 컨텍스트 창을 말하는 자료는
없다 — 그래서 해당 행이 둘 다 담고 있다
(source).

출시일

2026-08-25. 이전 Granite 공개들과의 차이는 정도가 아니라 종류의 차이다. 그것들은 지시를 따르는 어시스턴트였고, 4.2 는 명시적 추론을 중심으로 만들어졌다 — 모든 모델이 답하기 전에 chain of thought 를 낼 수 있고, thinking / non-thinking 스위치를 노출한다 (source).

8B 와 30B 는 학습 사슬에 agentic RL 블록이 추가된다: 모델이 실제 샌드박스 환경 안에서 코드를 편집하고, 터미널을 다루고, 웹 검색을 실행하는 법을 배운다. 이는 Agentic Reinforcement Learning 이 엔터프라이즈 오픈 웨이트 계열에 도착한 것이며 — 프런티어 랩들이 2026년 초부터 내보내 온 바로 그 기법이, 8B 와 30B 규모로, Apache 2.0 아래에서다.

벤치마크

SWE-Bench Verified, 벤더 자체 수치:

변형	점수
8B	47.67
30B	57.00
3B 에 대한 수치는 확인되지 않았고, 어떤 변형에 대해서도 독립 측정은 읽은 자료에
등장하지 않는다
(source).

규모 감각을 위해, 이 위키는 DeepSeek V4 를 SWE-bench Verified 80.6% 로 총 1.6T 파라미터의 오픈 웨이트 최고 수준으로 보유하고 있다. 30B 모델이 57.00 에 도달하는 것은 더 나쁜 거래가 아니라 다른 종류의 거래다 — 다만 두 수치는 느슨하게만 비교 가능하다. 어느 쪽도 하네스를 공개하지 않았고, 그것이 이 위키가 벤치마크 수치를 모델의 속성으로 취급하지 않는 이유인 Eval Harness Configuration 이기 때문이다.

활용 사례

명시된 프레이밍은 로컬 및 온프레미스 엔터프라이즈 배포다: 로열티 의무가 없는 Apache 2.0, 한 대의 머신에 들어가는 크기, Hugging Face 와 함께 Ollama 를 통한 배포. agentic RL 블록은 8B 와 30B 를 특히 코딩과 터미널 작업 쪽으로 겨눈다 (source).

비교

• Nemotron 3.5 Lightning — NVIDIA, 2026-08-11, 3B 활성의 30B 하이브리드 MoE, OpenMDW-1.1 라이선스. 같은 체급, 같은 달. Nemotron 은 희소한 반면 Granite 의 30B 는 읽은 자료 어디에서도 MoE 로 서술되지 않으며, 둘은 공유하는 벤치마크를 공개하지 않는다.
• Muse Glimmer — Meta, 2026-08-10, 30B 밀집 멀티모달, Apache 2.0. 같은 보름 안의 세 번째 30B 급 오픈 공개이자 라이선스가 가장 근접한 사례. Granite 가 텍스트 전용인 데 비해 멀티모달이다.
• LFM2.5-2.6B — Granite 의 3B 아래 온디바이스 등급.

세 비교 모두 구조적이다. Granite 4.2 와 이들 사이에 공유되는 벤치마크는 없다.

소스

• IBM: Granite 4.2 공개, 2026-08-27 캡처