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Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1BvsQwen 2.5 VL 7B

Comparativo completo entre Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B (7B de parâmetros, IBM) e Qwen 2.5 VL 7B (7B, Alibaba). VRAM necessária por quantização, tokens/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 conteúdo entre páginas.

Em resumo

Característica Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B Qwen 2.5 VL 7B
Parâmetros 7B 7B
Família Granite Qwen
Autor IBM Alibaba
Origem US CN
Licença Apache 2.0 Apache 2.0
Contexto 128 000 tokens 128 000 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 Qwen 2.5 VL 7B
Q4_K_M (leve) 4 GB 6 GB
Q5_K_M (equilíbrio) 5 GB 7 GB
Q8 (quase sem perdas) 7 GB 10 GB
FP16 (qualidade máxima) 14 GB 18 GB
RAM para execução somente na CPU 8 GB 10 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 Qwen 2.5 VL 7B
RTX 4090 (24 GB) 350 tok/s · FP16 60 tok/s · FP16
RTX 4080 (16 GB) 180 tok/s · FP16 25 tok/s · Q8
RTX 3060 12GB (12 GB) 60 tok/s · Q8 8 tok/s · Q8
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) 180 tok/s · FP16 25 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.

Chat geral
Disputa acirrada — depende do caso específico. Os dois se equivalem neste critério, decida de acordo com suas restrições de VRAM ou de licença.
Visão / imagem
Qwen 2.5 VL 7B vence. Suporta nativamente entradas de imagem.
RAG / documentos longos
Disputa acirrada — depende do caso específico. Os dois se equivalem neste critério, decida de acordo com suas restrições de VRAM ou de licença.
Agentes e uso de ferramentas
Disputa acirrada — depende do caso específico. Os dois se equivalem neste critério, decida de acordo com suas restrições de VRAM ou de licença.
Implantação leve
Disputa acirrada — depende do caso específico. Os dois se equivalem neste critério, decida de acordo com suas restrições de VRAM ou de licença.
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Pontos fortes e fracos

IBM · 7B

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

ollama run granite4:tiny-h
Alibaba · 7B

Qwen 2.5 VL 7B

Visão SOTA 7B. Vídeo >1h, grounding bbox, OCR multilíngue. DocVQA 95.7.

  • Visão de ponta com 7 bilhões de parâmetros
  • OCR multilíngue excelente
  • Vídeo longo
  • Apache 2.0
  • Exige um backend compatível com VLM (Ollama ≥ 0.5)

Instalação

ollama run qwen2.5vl:7b

Perguntas frequentes

Qual modelo funciona melhor na RTX 4090 (24 GB): Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B ou Qwen 2.5 VL 7B?

Em uma RTX 4090, Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B roda em FP16 (~350 tok/s), Qwen 2.5 VL 7B em FP16 (~60 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 6 GB para seu rival — uma diferença de 2 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. Qwen 2.5 VL 7B 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 : 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.

Para se aprofundar