Granite 4.0 H-Small 32B-A9BvsLLaDA 2.0 Uni 16B
徹底比較： Granite 4.0 H-Small 32B-A9B (32Bパラメータ、IBM) および LLaDA 2.0 Uni 16B （16B、Ant Group / inclusionAI）。量子化方式ごとの必要VRAM、4種類の基準GPUで測定したトークン/秒、用途ごとの評価、ライセンス、インストールコマンド。すべての数値はカタログのデータから計算しており、ページ間でのコピー＆ペーストは一切ありません。
要約
| 特徴 | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| パラメータ | 32B | 16B |
| ファミリー | Granite | LLaDA |
| 著者 | IBM | Ant Group / inclusionAI |
| 開発国 | US | CN |
| ライセンス | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| コンテキスト | 128 000 トークン | 8,192トークン |
| 公開日 | 2025年10月 | 2026年4月 |
メモリフットプリント
平均的なコンテキストウィンドウでの推論に必要なVRAMの概算値です。勝者（緑色）は消費量が moins — 小規模モデルに有利。
| 量子化 | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（軽量） | 19 GB | 18 GB |
| Q5_K_M（バランス型） | 23 GB | 22GB |
| Q8（ほぼ無損失） | 35 GB | 30 GB |
| FP16（最高品質） | 64 GB | 47GB |
| CPUのみで実行する場合のRAM | 32 GB | 36GB |
推定速度（トークン/秒）
各GPUで実行可能な最適な量子化に基づく推定値です。実際の数値はプロンプト、コンテキスト、エンジン（llama.cpp、vLLM、MLX）によって異なります。 方法論.
| 基準となるGPU | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 75トークン/秒 · Q5_K_M | 130 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ 重すぎる | ✗ 重すぎる |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ 重すぎる | ✗ 重すぎる |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 30 tok/s · Q8 | 60 tok/s · Q8 |
ユースケース別評価
一般的な用途ごとに、タグ、サイズ、専門性に基づいてどちらが最も適しているかを示します。
お使いのマシンで、プライベートかつ無料のChatGPTを1時間で構築 — LM Studio、Ollama、Open WebUI、ご自身のドキュメント、クラウド不要。
- 永久に利用できるオンラインスペース
- PDF + ファイル
- 30日間返金対応
強みと弱み
Granite 4.0 H-Small 32B-A9B
Mamba-2とMoEのハイブリッド。総パラメータ32B、アクティブパラメータ9B。長いコンテキストではRAM使用量が約70%少ない。Apache 2.0。
- 長いコンテキストでのRAM使用量を70%削減
- Apache 2.0
- Enterprise-ready
- 新しいバージョンのllama.cppによる対応が必要
インストール
LLaDA 2.0 Uni 16B
Apache 2.0ライセンスで公開された初のdLLM：MoE 16B/1B + 拡散デコーダー6.2B。テキストとビジョンを統合。2026年4月22日公開。
- Apache 2.0ライセンスで公開された初のdLLM
- テキスト・ビジョン・生成・編集を統合
- インターリーブ型の「thinking」モード
- Apache 2.0
- Ollamaとllama.cppではサポートされていない拡散アーキテクチャ
- Flash Attention 2 + CUDA 12.4が必要
- 生成中のVRAM使用量は47 GB
- コンテキストは8kのみ
インストール
よくある質問
RTX 4090（24 GB）では、Granite 4.0 H-Small 32B-A9BとLLaDA 2.0 Uni 16Bのどちらがより快適に動作しますか？
RTX 4090 で Granite 4.0 H-Small 32B-A9B は Q5_K_M （約75トークン/秒）、一方、LLaDA 2.0 Uni 16Bが使用する形式は Q5_K_M （約130 tok/s）。出力速度だけで比較すると、 LLaDA 2.0 Uni 16B が優位です。 構成ツール で、お使いのGPUの機種を指定して試してみてください。
VRAM消費が最も少ないのはどれか？
Q4_K_M の場合、 LLaDA 2.0 Uni 16B 収まる容量 18 GB contre 19 GB ライバルとの比較 — 1 GBの差。RTX 3060 や 4060 Ti 8 GB を目指す場合は有意な差です。
これらのモデルは商用の本番環境で使用できますか？
Granite 4.0 H-Small 32B-A9B は Apache 2.0 ライセンスで公開されており、商用利用も自由です。 LLaDA 2.0 Uni 16B は Apache 2.0 ライセンスで公開されており、こちらも自由に利用できます。SaaS には Apache 2.0 または MIT を優先してください。
2026 年にどれを選ぶべきか？
主な制約条件によります。 より小さい / より高速 : LLaDA 2.0 Uni 16B (16B)。 より高性能 : Granite 4.0 H-Small 32B-A9B (32B)。迷っている場合は、以下のを実行してください 構成ツール お使いのGPUとユースケースに基づいて判断します。
検討すべき代替案
どちらもご希望に合わない場合は、検討できる類似モデルを以下に紹介します。