Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1BvsDeepSeek R1 Distill 7B
Comparativo completo entre Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B (7B de parâmetros, IBM) e DeepSeek R1 Distill 7B (7B, DeepSeek). 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 — nada de copiar e colar entre páginas.
Em resumo
| Característica | Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B | DeepSeek R1 Distill 7B |
|---|---|---|
| Parâmetros | 7B | 7B |
| Família | Granite | DeepSeek |
| Autor | IBM | DeepSeek |
| Origem | US | CN |
| Licença | Apache 2.0 | MIT |
| Contexto | 128 000 tokens | 32 768 tokens |
| Data de lançamento | outubro de 2025 | janeiro de 2025 |
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-Tiny 7B-A1B | DeepSeek R1 Distill 7B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leve) | 4 GB | 5 GB |
| Q5_K_M (equilíbrio) | 5 GB | 6 GB |
| Q8 (quase sem perdas) | 7 GB | 9 GB |
| FP16 (qualidade máxima) | 14 GB | 16 GB |
| RAM para execução somente na CPU | 8 GB | 8 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-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 |
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-Tiny 7B-A1B
Híbrido 7B/1B ativos. Custo de computação extremamente baixo. Edge/embarcado.
- Custo de computação muito baixo
- Apache 2.0
- Contexto longo com baixo consumo de recursos
- Qualidade inferior à de um modelo denso de 3B em certas tarefas
Instalação
DeepSeek R1 Distill 7B
Raciocínio chain-of-thought destilado. Impressionante em matemática.
- Raciocínio CoT explícito em 7B
- Licença MIT
- 32k ctx
- Surpreendente em AIME/MATH considerando seu tamanho
- Muito verboso (tokens de pensamento)
- Pior que R1 32B em raciocínio complexo
Instalação
Perguntas frequentes
Qual modelo funciona melhor na RTX 4090 (24 GB): Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B ou DeepSeek R1 Distill 7B?
Em uma RTX 4090, Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B roda em FP16 (~350 tok/s), DeepSeek R1 Distill 7B em FP16 (~90 tok/s). Considerando apenas a taxa de geração, Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B vence. Consulte o configurador para testar sua GPU exata.
Qual consome menos VRAM?
Em Q4_K_M, Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B cabe em 4 GB contra 5 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-Tiny 7B-A1B está sob Apache 2.0 — livre para uso comercial. DeepSeek R1 Distill 7B está sob a licença MIT — também de uso livre. Para SaaS, prefira Apache 2.0 ou MIT.
Qual escolher em 2026?
Depende da sua restrição principal. Menor / mais rápido : Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B (7B). Mais capaz : Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B (7B). Se tiver dúvidas, abra 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.