AI AI 해설
2026년 10월 12일 생성긴 컨텍스트와 낮은 토큰 가격이 특징인 IBM 상용 API 모델
사양과 비용
Granite 4.2 8B는 컨텍스트 131K, 최대 출력 118K를 지원한다. 1M 토큰당 가격은 입력 $0.060, 출력 $0.250이며 접근 방식은 commercial API다.
레이팅 요약
종합 레이팅은 808(158위)이며 레이팅 벤치는 14개다. 분야별로 코딩 814(117위), 추론·지식 908(112위)다. 에이전트·멀티모달·과학·보안 레이팅은 자료 없음이다.
벤치 결과
model-insight 산출 지수는 종합 24.4, 추론 36.7, 코딩 24.8이다. 공급사 발표 점수는 IFBench 79.3%, LiveCodeBench v6 73.2%, RULER 128k 71.4%, RULER 64k 81.0% 등이며 모두 미검증이다.
선택 시 참고
비슷한 종합 레이팅 모델로 phi-4 814, NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16 813, Qwen2.5 VL 32B Instruct 802, Ling-2.6-flash 799가 있다. 레이팅은 같은 벤치 비교로 만든 상대 지표다.
수집된 벤치·가격·출시 숫자만 입력으로 받아 LLM이 작성했고, 입력에 없는 숫자가 나오면 폐기합니다. 사용 결정은 원문 출처와 직접 평가로 확인하세요.
분야별 레이팅
비슷한 모델과 비교 →| 분야 | 레이팅 | 분야 순위 | 벤치 수 |
|---|---|---|---|
| 코딩 | 141 | 6 | |
| 에이전트 | — | — | — |
| 추론·지식 | 148 | 8 | |
| 멀티모달 | — | — | — |
| 과학·보안 | — | — | — |
분야 레이팅은 그 분야 벤치에서의 비교만으로 계산합니다. 회색 선은 종합 1위 모델입니다.
벤치마크 점수
17개 · 프로필별 순위코딩
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| MI 코딩 지수 | model-insight 산출 | 25.1 | 141 / 147 | 4 | 확인됨 ↗ |
| SWE-bench Verified | 공급사 발표 | 47.7% | 51 / 53 | 4 | 자기보고 ↗ |
| SWE-bench Pro | 공급사 발표 | 19.1% | 46 / 46 | 0 | 자기보고 ↗ |
| Terminal-Bench 2.1 | 공급사 발표 | 20.6% | 34 / 35 | 3 | 자기보고 ↗ |
| LiveCodeBench v6 | 공급사 발표 | 73.2% | 20 / 33 | 41 | 자기보고 ↗ |
| SWE-bench Multilingual | 공급사 발표 | 30.8% | 31 / 32 | 3 | 자기보고 ↗ |
| SciCode | 공급사 발표 | 36.1% | 13 / 16 | 20 | 자기보고 ↗ |
추론·지식
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| MI 종합 지수 | model-insight 산출 | 22.5 | 186 / 204 | 9 | 확인됨 ↗ |
| MI 추론 지수 | model-insight 산출 | 33.4 | 148 / 178 | 17 | 확인됨 ↗ |
| GPQA Diamond | 공급사 발표 | 64.1% | 75 / 90 | 17 | 자기보고 ↗ |
| MMLU-Pro | 공급사 발표 | 74.0% | 39 / 53 | 27 | 자기보고 ↗ |
| IFBench | 공급사 발표 | 79.3% | 9 / 36 | 77 | 자기보고 ↗ |
| BFCL-V4 | 공급사 발표 | 52.4% | 13 / 17 | 25 | 자기보고 ↗ |
| Arena-Hard v2 | 공급사 발표 | 65.2% | 4 / 5 | 25 | 자기보고 ↗ |
| ProfBench | 공급사 발표 | 41.2% | 3 / 4 | 33 | 자기보고 ↗ |
| RULER 128k | 공급사 발표 | 71.4% | 3 / 4 | 33 | 자기보고 ↗ |
| RULER 64k | 공급사 발표 | 81.0% | 3 / 4 | 33 | 자기보고 ↗ |
순위는 같은 프로필(같은 문항·하네스·출처)에서 측정된 모델 중 위치입니다. * 는 자기보고·인용 등 검증되지 않은 값입니다.
레이팅이 비슷한 모델
- Kimi-K2-Instruct 183위 · 793 비교
- Ling-2.6-flash 184위 · 792 비교
- Qwen2.5-VL-32B-Instruct 185위 · 791 비교
- NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-NVFP4 187위 · 784 비교
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 188위 · 776 비교
- DeepSeek-V3 189위 · 772 비교
IBM의 다른 모델
공급사 →- IBM Granite 4.2 30B 2026-08-25 · 884
- IBM Granite 4.2 3B 2026-08-25 · 720
- granite-4.1-30b 2026-04-06 · 930
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- granite-4.1-3b 2026-04-06 · 850