首页 › 对比工具 › Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B 对比 DeepSeek R1 Distill 7B

Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1BvsDeepSeek R1 Distill 7B

完整对比: Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B (7B参数,IBM) 和 DeepSeek R1 Distill 7B (7B,DeepSeek)。各量化方式所需的 VRAM、在 4 款参考 GPU 上实测的 token/秒、针对各使用场景的结论、许可证及安装命令。所有数字均根据目录数据计算得出——页面之间没有复制粘贴。

简而言之

特性 Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B DeepSeek R1 Distill 7B
参数 7B 7B
系列 Granite DeepSeek
作者 IBM DeepSeek
来源国 US CN
许可证 Apache 2.0 MIT
上下文 128 000 个 token 32 768 tokens
发布日期 2025年10月 2025年1月

内存占用

使用中等上下文窗口进行推理所需的大致 VRAM。获胜者(绿色)是消耗 moins —— 小模型占优。

量化 Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B DeepSeek R1 Distill 7B
Q4_K_M(轻量) 4 GB 5 GB
Q5_K_M(平衡) 5 GB 6 GB
Q8(近乎无损) 7 GB 9 GB
FP16(最高质量) 14 GB 16 GB
仅使用 CPU 时所需的 RAM 8 GB 8 GB

预估速度(tokens/秒)

估算基于每个 GPU 上可运行的最佳量化。实际数字取决于提示词、上下文和引擎(llama.cpp、vLLM、MLX)。 方法说明.

参考 GPU 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

各使用场景的结论

对于每种常见用途,我们都会根据两个模型各自的标签、规模和专长,指出哪一个更适合。

通用聊天
Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B 表现更优。 对于此用途,模型能力与使用限制之间的最佳平衡。
推理 / 数学
DeepSeek R1 Distill 7B 更具优势。 显式推理模型(思维链),在数学/逻辑问题上表现更好。
RAG / 长文档
Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B 表现更优。 更大的上下文窗口(128 000 tokens),适用于长文档。
智能体与工具使用
势均力敌——取决于具体情况。 在此标准上两者相当,请根据您的 VRAM 或许可证限制做出选择。
轻量部署
势均力敌——取决于具体情况。 在此标准上两者相当,请根据您的 VRAM 或许可证限制做出选择。
本地 AI 套件

只需 1 小时,即可在您的电脑上拥有专属的免费 ChatGPT — LM Studio、Ollama、Open WebUI、您的文档,无需云端。

  • 在线空间,终身可用
  • PDF + 文件
  • 30 天内退款

优势与劣势

IBM · 7B

Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B

混合架构,70 亿总参数 / 10 亿激活参数。计算成本极低。边缘 / 嵌入式。

  • 极低的计算成本
  • Apache 2.0
  • 长上下文,低开销
  • 在某些任务上,质量低于 3B 稠密模型

安装

ollama run granite4:tiny-h
DeepSeek · 7B

DeepSeek R1 Distill 7B

经蒸馏的思维链推理。数学表现惊艳。

  • 7B模型中的显式CoT推理
  • MIT 许可证
  • 32k ctx
  • 在AIME/MATH任务中表现超出其规模预期
  • 非常冗长(思维令牌)
  • 在复杂推理方面表现逊于R1 32B

安装

ollama run deepseek-r1:7b

常见问题

在RTX 4090(24 GB)上运行表现最佳的模型是:Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B 还是 DeepSeek R1 Distill 7B?

在RTX 4090上,Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B 可运行于 FP16 (约350 tok/s),DeepSeek R1 Distill 7B 以 FP16 (约 90 tok/s)。仅就吞吐量而言, Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B 胜出。请参阅 配置工具 以测试您的具体 GPU。

哪个模型 VRAM 占用最少?

在 Q4_K_M 量化下, Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B 占用 4 GB contre 5 GB 对于其竞争对手——差距为 1 GB,如果您目标是 RTX 3060 或 4060 Ti 8 GB,这一差距是显著的。

这些模型可用于商业生产环境吗?

Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B 采用 Apache 2.0 许可证——可自由用于商业用途。 DeepSeek R1 Distill 7B 采用 MIT 许可证——同样可自由使用。对于 SaaS,请优先选择 Apache 2.0 或 MIT。

2026 年选哪个?

这取决于您最主要的限制条件。 更小 / 更快 : Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B (7B)。 能力更强 :Granite 4.0 H-Tiny 7B-A1B(7B)。如果您犹豫不决,请启动 配置工具 结合您的 GPU 和使用场景——它将基于这两者做出判断。

值得考虑的替代方案

如果两者都不适合您,以下是您可以探索的相近模型。

深入了解