Granite 4.0 H-Small 32B-A9BvsLLaDA 2.0 Uni 16B
Comparativo completo entre Granite 4.0 H-Small 32B-A9B (32 bilhões de parâmetros, IBM) e LLaDA 2.0 Uni 16B (16B, Ant Group / inclusionAI). VRAM necessária para cada quantização, tokens por segundo medidos em 4 GPUs de referência, veredito por caso de uso, licença, comandos de instalação. Todos os números são calculados a partir dos dados do catálogo — sem copiar e colar entre páginas.
Em resumo
| Característica | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| Parâmetros | 32B | 16B |
| Família | Granite | LLaDA |
| Autor | IBM | Ant Group / inclusionAI |
| Origem | US | CN |
| Licença | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contexto | 128 000 tokens | 8 192 tokens |
| Data de lançamento | outubro de 2025 | abril de 2026 |
Uso de memória
VRAM aproximada necessária para inferência com uma janela de contexto média. O vencedor (em verde) é o modelo que consome menos — vantagem para os menores.
| Quantização | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | LLaDA 2.0 Uni 16B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leve) | 19 GB | 18 GB |
| Q5_K_M (equilíbrio) | 23 GB | 22 GB |
| Q8 (quase sem perdas) | 35 GB | 30 GB |
| FP16 (qualidade máxima) | 64 GB | 47 GB |
| RAM para execução somente na CPU | 32 GB | 36 GB |
Velocidade estimada (tokens/segundo)
Estimativas baseadas na melhor quantização viável em cada GPU. Os números reais dependem do prompt, do contexto e do motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU de referência | 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) | ✗ pesado demais | ✗ pesado demais |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ pesado demais | ✗ pesado demais |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 30 tok/s · Q8 | 60 tok/s · Q8 |
Veredito por caso de uso
Para cada uso comum, indicamos qual dos dois é o mais adequado com base em suas tags, tamanho e especialização.
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Pontos fortes e fracos
Granite 4.0 H-Small 32B-A9B
Híbrido Mamba-2 + MoE 32B/9B ativos. ~70% menos RAM com contextos longos. Apache 2.0.
- 70% a menos de RAM em contexto longo
- Apache 2.0
- Enterprise-ready
- É necessário suporte em uma versão recente do llama.cpp
Instalação
LLaDA 2.0 Uni 16B
Primeiro dLLM aberto sob a licença Apache 2.0: MoE 16B/1B + decodificador de difusão 6.2B. Texto+visão unificados. Lançamento em 22 de abril de 2026.
- Primeiro dLLM aberto sob a licença Apache 2.0
- Texto + visão + geração + edição unificados
- Modo 'thinking' intercalado
- Apache 2.0
- Arquitetura de difusão não suportada por Ollama/llama.cpp
- Exige Flash Attention 2 + CUDA 12.4
- 47 GB de VRAM durante a geração
- Ctx de apenas 8k
Instalação
Perguntas frequentes
Qual modelo funciona melhor na RTX 4090 (24 GB): Granite 4.0 H-Small 32B-A9B ou LLaDA 2.0 Uni 16B?
Em uma RTX 4090, o Granite 4.0 H-Small 32B-A9B roda em Q5_K_M (~75 tok/s), LLaDA 2.0 Uni 16B em Q5_K_M (~130 tok/s). Considerando apenas a taxa de geração, LLaDA 2.0 Uni 16B vence. Consulte o configurador para testar sua GPU exata.
Qual consome menos VRAM?
Em Q4_K_M, LLaDA 2.0 Uni 16B cabe em 18 GB contra 19 GB para seu rival — uma diferença de 1 GB, significativa se você pretende usar uma RTX 3060 ou uma 4060 Ti 8 GB.
É possível usar esses modelos em produção comercial?
Granite 4.0 H-Small 32B-A9B está sob Apache 2.0 — livre para uso comercial. LLaDA 2.0 Uni 16B está sob Apache 2.0 — também livre. Para SaaS, prefira Apache 2.0 ou MIT.
Qual escolher em 2026?
Depende da sua restrição principal. Menor / mais rápido : LLaDA 2.0 Uni 16B (16B). Mais capaz : Granite 4.0 H-Small 32B-A9B (32B). Se você tiver dúvidas, inicie o configurador com sua GPU e seu caso de uso — ele decidirá com base nos dois.
Alternativas a considerar
Se nenhum dos dois for adequado, aqui estão os modelos semelhantes que você pode explorar.