综合智能− Top 69%
8.9第 388 / 567
编程指数− Top 88%
10.4第 166 / 190
首 Token 延迟
—
输出价格
—
Granite 4.1 30B 由 IBM 发布。更偏向成本敏感或特定任务场景。
模型信息
- 发布日期
- 2026年4月29日
- 研发机构
- IBM
- 智能体指数
- 1.3
- Slug
- granite-4-1-30b
经济与性能
- 输入价格 (1M)
- —
- 输出价格 (1M)
- —
- 缓存命中 (1M)
- —
- 生成速度 (TPS)
- —
- 端到端响应
- —
深度分析
相对全库 580 款模型的能力分解、性价比位置与相近对照。
三项核心指数
综合智能排名 #388 / 567
综合智能8.9/ 中位 14.8
编程指数10.4/ 中位 36.3
智能体指数1.3/ 中位 18.2
金色竖线为全库中位数，便于判断该模型相对行业基准的位置。
IBM 其他模型
8 款
评测任务成本—每任务均摊
评测总成本—Intelligence Index 全量
输出单价—/M输入 —/M
输出价格最低对比
Top 9 + 当前模型 · 金色为当前模型
1Gemma 3n E4B Instruct
$0.040
2Llama 3.1 Instruct 8B
$0.090
3Gemma 4 E4B (Reasoning)
$0.100
4Gemma 4 E4B (Non-reasoning)
$0.100
5Ministral 3 3B
$0.100
6Granite 4.1 8B
$0.100
7Sarvam 30B (high)
$0.110
8HyperNova 60B 2605
$0.140
9Nova Micro
$0.140
10Granite 4.1 30B
—
生成速度最高对比
Top 9 + 当前模型 · 金色为当前模型
1Mercury 2
958 TPS
2Gemini 3.5 Flash-Lite
450 TPS
3HyperNova 60B 2605
421 TPS
4Granite 4.0 H Small
411 TPS
5LFM2.5-VL-1.6B
400 TPS
6Step 3.7 Flash
391 TPS
7Granite 3.3 8B (Non-reasoning)
344 TPS
8LFM2.5-8B-A1B
331 TPS
9gpt-oss-120b (low)
314 TPS
10Granite 4.1 30B
—
年度智能峰值
按发布时间排列 · 金色为当前模型
GPT-3.5 Turbo2022 年发布
3.6
GPT-4 Turbo2023 年发布
7.9
o12024 年发布
23.4
GPT-5.2 (xhigh)2025 年发布
42.2
Granite 4.1 30B2026 年发布
8.9
Claude Fable 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Opus 4.8 Fallback)2026 年发布
59.9
相近智能水平模型
智能指数 ±8 · 基准 8.9
| 模型 | 智能 | 编程 | 输出价 | 首 Token |
|---|---|---|---|---|
Granite 4.1 30B当前 | 8.9 | 10.4 | — | — |
| Gemma 4 E4B (Non-reasoning) | 8.9 | — | $0.100 | 770ms |
| NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL (Reasoning) | 9 | — | $0.600 | 9.33s |
| Hermes 4 - Llama-3.1 405B (Reasoning) | 9 | — | $3 | 2.4s |
| Ministral 3 8B | 9 | 9.7 | $0.150 | 760ms |
| ERNIE 4.5 300B A47B | 9 | — | $1.1 | — |
| Solar Pro 2 (Reasoning) | 9 | — | — | — |
| Gemini 2.0 Flash-Lite (Feb '25) | 8.8 | — | — | — |
| Hermes 4 - Llama-3.1 405B (Non-reasoning) | 8.8 | — | $3 | 2.41s |
| NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Reasoning) | 8.8 | — | $0.160 | 9.25s |
| GLM-4.5V (Reasoning) | 9.1 | — | $1.8 | 3.24s |