IBM lanzó Granite 4.0, una familia de modelos LLM de código abierto que reemplaza los Transformers monolíticos por una pila híbrida Mamba-2/Transformer diseñada para reducir drásticamente el uso de memoria al servir modelos sin sacrificar la calidad de las respuestas.
La nueva línea incluye varios tamaños pensados para distintos casos de uso: un Micro denso de 3B, un H-Micro híbrido de 3B, un H-Tiny híbrido MoE de 7B con aproximadamente 1B activos, y un H-Small híbrido MoE de 32B con alrededor de 9B activos. Esta estrategia híbrida permite mantener capacidad y precisión con huellas de memoria mucho menores en producción, beneficiando especialmente despliegues empresariales donde coste y latencia son críticos.
Los modelos se publican bajo licencia Apache-2.0 y vienen firmados criptográficamente para verificación, lo que facilita su adopción en entornos corporativos que requieren trazabilidad y seguridad en los artefactos de IA.
¿Por qué importa esto para las empresas? Reducir el uso de memoria en el serving significa menor coste en infraestructura cloud, despliegues más eficientes en edge y mayor viabilidad para integrar agentes IA en aplicaciones a escala. Empresas que necesitan soluciones de inteligencia artificial, agentes IA o integración con herramientas de analytics como power bi pueden beneficiarse de modelos más ligeros sin renunciar al rendimiento.
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