Granite32 B params9B actifs (MoE)128 k context★ populaire

Granite 4 H-Small 32B-A9B en local

Granite 4 H-Small 32B-A9B est un LLM open source de la famille Granite, grand (32 milliards de paramètres). Il est principalement utilisé pour le chat, le RAG et l'assistance générale. Modèle MoE avec 9B params actifs par token sur 32B au total. Le matériel minimum pour le faire tourner localement est TITAN RTX (24 GB).

Paramètres32 B9B actifs (MoE)
Contexte max128 k
Q4_K_M poids20.1 GB
Q5_K_M poids24.6 GB
Q8 poids35.8 GB
FP16 poids71.5 GB
FamilleGranitemoe
Dernier sync2026-05-12

Quantizations disponibles

Q4_K_M
20.1GB

Acceptable. Configs limitées en VRAM.

Q5_K_M
24.6GB

Bonne qualité. Sweet spot taille / précision.

Q8
35.8GB

Quasi-identique au FP16. Production.

FP16
71.5GB

Référence. Précision max, VRAM doublée.

⚡ modèle MoE — tous les experts (32B au total) doivent tenir en VRAM, mais seuls 9B sont actifs par token. La vitesse d'inférence est donc proche d'un modèle dense de 9B, mais la VRAM requise reste celle des 32B totaux.

GPUs compatibles

GPUs qui peuvent faire tourner Granite 4 H-Small 32B-A9B sur une seule carte, classés du plus accessible au plus haut de gamme.

Rigs multi-GPU recommandés

Pour faire tourner Granite 4 H-Small 32B-A9B en quantization plus haute (Q8, FP16) ou avec plus de marge pour le contexte long, un rig à plusieurs GPU consumer offre le meilleur rapport perf/€.

Rig prêt à l'emploi

Recommandation
Rig Pro — pré-installé avec Granite 4 H-Small 32B-A9B

4× GTX 1060 6GB, OS Ubuntu, vLLM + Open WebUI, modèle déjà téléchargé. Vous branchez, c'est en ligne.

8 990 €
Configurer

Modèles similaires

// données mises à jour le 2026-05-12 via HuggingFace API.
// estimations VRAM : (params × bits/8) × overhead 20 %.
// les valeurs réelles varient selon le moteur (llama.cpp, vLLM, MLX), la longueur de contexte utilisée et le batch size.