Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1BvsDeepSeek R1 Distill 7B
Vollständiger Vergleich zwischen Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B (7 Mrd. Parameter, IBM) und DeepSeek R1 Distill 7B (7B, DeepSeek). 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-Tiny 7B-A1B | DeepSeek R1 Distill 7B |
|---|---|---|
| Parameter | 7B | 7B |
| Familie | Granite | DeepSeek |
| Autor | IBM | DeepSeek |
| Herkunft | US | CN |
| Lizenz | Apache 2.0 | MIT |
| Kontext | 128 000 Tokens | 32 768 Tokens |
| Erscheinungsdatum | Oktober 2025 | Januar 2025 |
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-Tiny 7B-A1B | DeepSeek R1 Distill 7B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leicht) | 4 GB | 5 GB |
| Q5_K_M (ausgewogen) | 5 GB | 6 GB |
| Q8 (nahezu verlustfrei) | 7 GB | 9 GB |
| FP16 (maximale Qualität) | 14 GB | 16 GB |
| RAM bei reinem CPU-Betrieb | 8 GB | 8 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-Tiny 7B-A1B | DeepSeek R1 Distill 7B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 350 tok/s · FP16 | 90 tok/s · FP16 |
| RTX 4080 (16 GB) | 180 Tok/s · FP16 | 35 tok/s · FP16 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | 60 Tok/s · Q8 | 12 Tok/s · Q8 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 180 Tok/s · FP16 | 35 tok/s · FP16 |
Fazit nach Anwendungsfall
Für jede gängige Anwendung geben wir an, welches der beiden Modelle aufgrund seiner Tags, Größe und Spezialisierung am besten geeignet ist.
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Stärken und Schwächen
Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B
Hybridmodell mit 7B Parametern, davon 1B aktiv. Extrem geringer Rechenaufwand. Für Edge- und eingebettete Systeme.
- Sehr geringe Rechenkosten
- Apache 2.0
- Ressourcenschonender langer Kontext
- Qualität unterhalb eines dichten 3B-Modells für bestimmte Aufgaben
Installation
DeepSeek R1 Distill 7B
Distilliertes Chain-of-Thought-Reasoning. Beeindruckend in Mathematik.
- Explizites CoT-Reasoning bei 7B
- MIT-Lizenz
- 32k Kontext
- Für seine Größe überraschend stark bei AIME/MATH
- Sehr ausführlich (Denk-Tokens)
- Schlechter als R1 32B bei komplexem logischem Schlussfolgern
Installation
Häufige Fragen
Welches Modell läuft am besten auf RTX 4090 (24 GB): Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B oder DeepSeek R1 Distill 7B?
Auf einer RTX 4090 läuft Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B in FP16 (~350 tok/s), DeepSeek R1 Distill 7B in FP16 (~90 tok/s). In reinem Durchsatz, Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B gewinnt. Nutzen Sie den Konfigurator um Ihre konkrete GPU zu testen.
Welches verbraucht am wenigsten VRAM?
Bei Q4_K_M, Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B passt in 4 GB contre 5 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-Tiny 7B-A1B ist unter Apache 2.0 lizenziert – frei für kommerzielle Nutzung. DeepSeek R1 Distill 7B steht unter der MIT-Lizenz – ebenfalls frei nutzbar. Für SaaS sollten Sie Apache 2.0 oder MIT bevorzugen.
Welches soll man 2026 wählen?
Das hängt von Ihrer wichtigsten Einschränkung ab. Kleiner / schneller : Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B (7B). Leistungsfähiger : Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B (7B). 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.