Granite 4.0 H-Small 32B-A9BvsLLaDA 2.0 Uni 16B
Vollständiger Vergleich zwischen Granite 4.0 H-Small 32B-A9B (32B Parameter, IBM) und LLaDA 2.0 Uni 16B (16B, Ant Group / inclusionAI). VRAM-Bedarf je nach Quantisierung, auf 4 Referenz-GPUs gemessene Tokens pro Sekunde, Bewertung nach Anwendungsfall, Lizenz, Installationsbefehle. Alle Zahlen werden aus den Katalogdaten berechnet – kein Kopieren und Einfügen zwischen Seiten.
Kurz gesagt
| Eigenschaft | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| Parameter | 32B | 16B |
| Familie | Granite | LLaDA |
| Autor | IBM | Ant Group / inclusionAI |
| Herkunft | US | CN |
| Lizenz | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Kontext | 128 000 Tokens | 8 192 Tokens |
| Erscheinungsdatum | Oktober 2025 | April 2026 |
Speicherbedarf
Ungefähre VRAM, die für die Inferenz mit einem mittleren Kontextfenster erforderlich ist. Der Gewinner (in Grün) ist das Modell, das verbraucht moins — Vorteil für kleine Modelle.
| Quantisierung | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 19 GB | 18 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 23 GB | 22 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 35 GB | 30 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 64 GB | 47 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 32 GB | 36 GB |
Geschätzte Geschwindigkeit (Tokens/Sekunde)
Schätzungen basierend auf der besten Quantisierung, die auf jeder GPU möglich ist. Die tatsächlichen Zahlen hängen vom Prompt, vom Kontext und der Engine (llama.cpp, vLLM, MLX) ab. Methodik.
| Referenz-GPU | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 75 Tok/s · Q5_K_M | 130 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ zu groß | ✗ zu groß |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ zu groß | ✗ zu groß |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 30 tok/s · Q8 | 60 Tok/s · Q8 |
Fazit nach Anwendungsfall
Für jede gängige Anwendung geben wir an, welches der beiden Modelle aufgrund seiner Tags, Größe und Spezialisierung am besten geeignet ist.
Ihr privates, kostenloses ChatGPT auf Ihrem Rechner in einer Stunde – mit LM Studio, Ollama, Open WebUI und Ihren Dokumenten, ganz ohne Cloud.
- Lebenslanger Online-Zugang
- PDF + Dateien
- Erstattung binnen 30 Tagen
Stärken und Schwächen
Granite 4.0 H-Small 32B-A9B
Hybrid aus Mamba-2 und MoE mit 32B Parametern, davon 9B aktiv. ~70 % weniger RAM bei langem Kontext. Apache 2.0.
- 70 % weniger RAM bei langen Kontexten
- Apache 2.0
- Enterprise-ready
- Unterstützung durch eine aktuelle Version von llama.cpp erforderlich
Installation
LLaDA 2.0 Uni 16B
Erstes offenes dLLM unter Apache 2.0: MoE 16B/1B + Diffusionsdecoder mit 6,2B Parametern. Text und Vision in einem einheitlichen Modell. Veröffentlicht am 22. April 2026.
- Erstes offenes dLLM unter Apache 2.0
- Text, Vision, Erstellung und Bearbeitung vereint
- Verschachtelter 'thinking'-Modus
- Apache 2.0
- Diffusionsarchitektur wird von Ollama/llama.cpp nicht unterstützt
- Erfordert Flash Attention 2 + CUDA 12.4
- 47 GB VRAM während der Generierung
- Nur 8k Kontext
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft auf einer RTX 4090 (24 GB) besser: Granite 4.0 H-Small 32B-A9B oder LLaDA 2.0 Uni 16B?
Auf einer RTX 4090 läuft Granite 4.0 H-Small 32B-A9B in Q5_K_M (~75 Tok/s), LLaDA 2.0 Uni 16B in Q5_K_M (~130 tok/s). Nur Durchsatz, LLaDA 2.0 Uni 16B gewinnt. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Bei Q4_K_M, LLaDA 2.0 Uni 16B passt in 18 GB contre 19 GB für seinen Konkurrenten – ein Unterschied von 1 GB, der ins Gewicht fällt, wenn Sie eine RTX 3060 oder eine 4060 Ti mit 8 GB ins Auge fassen.
Dürfen diese Modelle kommerziell im Produktivbetrieb eingesetzt werden?
Granite 4.0 H-Small 32B-A9B ist unter Apache 2.0 lizenziert – frei für kommerzielle Nutzung. LLaDA 2.0 Uni 16B ist unter Apache 2.0 lizenziert — ebenfalls frei nutzbar. Für SaaS bevorzugen Sie Apache 2.0 oder MIT.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : LLaDA 2.0 Uni 16B (16B). Leistungsfähiger : Granite 4.0 H-Small 32B-A9B (32B). Wenn Sie unsicher sind, starten Sie den Konfigurator mit Ihrer GPU und Ihrem Anwendungsfall – er wird auf Basis beider Faktoren entscheiden.
Erwägenswerte Alternativen
Falls keines der beiden Modelle zu Ihnen passt, finden Sie hier ähnliche Modelle, die Sie sich ansehen könnten.