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Qwen 3 30B-A3BvsGranite 4.0 H-Small 32B-A9B

Comparativo completo entre Qwen 3 30B-A3B (30B de parâmetros, Alibaba) e Granite 4.0 H-Small 32B-A9B (32B, IBM). 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 — nada de copiar e colar entre páginas.

Em resumo

Característica Qwen 3 30B-A3B Granite 4.0 H-Small 32B-A9B
Parâmetros 30B 32B
Família Qwen Granite
Autor Alibaba IBM
Origem CN US
Licença Apache 2.0 Apache 2.0
Contexto 131 072 tokens 128 000 tokens
Data de lançamento abril de 2025 outubro 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 Qwen 3 30B-A3B Granite 4.0 H-Small 32B-A9B
Q4_K_M (leve) 19 GB 19 GB
Q5_K_M (equilíbrio) 23 GB 23 GB
Q8 (quase sem perdas) 35 GB 35 GB
FP16 (qualidade máxima) 62 GB 64 GB
RAM para execução somente na CPU 32 GB 32 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 Qwen 3 30B-A3B Granite 4.0 H-Small 32B-A9B
RTX 4090 (24 GB) 100 tok/s · Q5_K_M 75 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) 40 tok/s · Q8 30 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.

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.
Raciocínio / matemática
Qwen 3 30B-A3B vence. Modelo de raciocínio explícito (chain-of-thought), melhor em problemas de matemática/lógica.
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.
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Pontos fortes e fracos

Alibaba · 30B

Qwen 3 30B-A3B

MoE 30B/3B ativos, raciocínio híbrido. MMLU 81.4, AIME24 80.4. 100+ idiomas.

  • Rápido graças aos 3B ativos
  • MMLU 81.4
  • AIME24 80.4
  • Apache 2.0
  • 19 GB em Q4

Instalação

ollama run qwen3:30b-a3b
IBM · 32B

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

ollama run granite4:small-h

Perguntas frequentes

Qual modelo funciona melhor em RTX 4090 (24 GB): Qwen 3 30B-A3B ou Granite 4.0 H-Small 32B-A9B?

Em uma RTX 4090, Qwen 3 30B-A3B roda em Q5_K_M (≈100 tok/s), Granite 4.0 H-Small 32B-A9B em Q5_K_M (~75 tok/s). Considerando apenas a taxa de geração, Qwen 3 30B-A3B vence. Consulte o configurador para testar sua GPU exata.

Qual consome menos VRAM?

Os dois exigem a mesma VRAM em Q4 (19 GB). A escolha se dá então pela licença ou pela qualidade percebida.

É possível usar esses modelos em produção comercial?

Qwen 3 30B-A3B está sob Apache 2.0 — livre para uso comercial. Granite 4.0 H-Small 32B-A9B 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: Qwen 3 30B-A3B (30B). Mais capaz: Granite 4.0 H-Small 32B-A9B (32B). Se estiver em dúvida, execute 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