IBM发布Granite 4.0 Nano系列模型，主打边缘计算与设备端应用，将参数量压缩至约10亿与3.5亿两个级别，同时保持通用任务的可用性能。新系列延续Granite 4.0的训练方法与数据规模，训练数据量超过15万亿Token，现采用Apache 2.0许可证在Hugging Face开放下载。

官方已与vLLM、llama.cpp、MLX等推理框架合作，提供或正在完善对Granite 4架构的支持，便于快速评估与部署。

本次Nano系列提供两种架构：其一是采用Hybrid-SSM的Granite 4.0 H 1B（10亿）与H 350M（3.5亿），目标是在低参数条件下提升长序列建模与执行效率；其二是对应传统Transformer的版本Granite 4.0 1B与350M，考虑到部分生态对混合架构尚未全面优化，提供更广泛的工具链支持。

治理与合规是Granite 4.0的重要诉求，IBM再次强调，Granite 4.0家族是首批获得ISO/IEC 42001认证的开源模型，所有发布的检查点均提供数字签名，可验证来源与文件完整性。

在评测方面，IBM指出Nano系列在通用知识、数学、编程与安全性等领域表现良好，并将指令遵循与工具调用列为关键能力，进行IFEval与Berkeley Function Calling Leaderboard v3等任务测试。目前市场上已有不少参数约十亿的小型语言模型，包括阿里巴巴、谷歌与LiquidAI等团队持续更新该区间模型。在官方公布的测试组合中，Granite 4.0 Nano的平均成绩领先多数同级别小模型。

根据官方测试，Granite-4.0-1B与Granite-4.0-H-1B在通用知识、数学、编程与安全性等多项评测的平均准确率均达到六成以上，不仅超越Qwen3-0.6B与Gemma-3-1B-IT，也接近参数更高的1.7B级别模型。在指令遵循与工具调用等任务导向测试中，Hybrid-SSM架构优势尤为突出，准确率分别达到78.5%与50.2%。这些结果表明，Granite 4.0 Nano能够在有限参数条件下维持高水平的语义理解与逻辑推理能力，兼顾模型精简与计算效率。