IBM 于 2026 年 8 月 25 日发布了 Granite-4.2 系列语言模型，其中 Granite-4.2-3B 作为该系列的紧凑型推理模型，凭借原生思维链（chain-of-thought）能力，在数学、编程、多步逻辑和智能体工具调用等任务上表现出色。模型基于 Granite-4.1-3B-Base 进行后训练，采用 Apache 2.0 许可，允许商业和研究用途的无限制使用。
Granite-4.2-3B 的架构为仅解码器的密集 Transformer，参数量为 3B，上下文窗口原生支持 128K，并可扩展至 512K，适合处理长文档、多轮对话和复杂的智能体工作流。模型支持灵活思考模式，用户可在完整思考（默认）、非思考与低努力模式间切换，以平衡推理深度与响应延迟。此外，模型具备推理增强的工具调用能力，能先思考再决定调用哪些工具，从而提高函数调用的准确性。
在训练方法上，Granite-4.2-3B 经历了三阶段流水线：首先基于 Granite-4.1-3B-Base 的预训练权重，该基座模型已在大型英语和多语言语料上预训练；随后进行监督微调（SFT），使用指令遵循、思维链和推理数据，以及内部生成的合成数据、智能体轨迹和人工撰写数据；最后采用多阶段、多环境的强化学习，使用 GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法，在数学、代码、科学、指令遵循、工具使用、通用聊天和结构化输出等环境中训练，并通过生成式奖励模型对开放式提示评分。训练过程异步进行，生成与策略更新使用独立 GPU 池，并在偏好对齐（RLHF）阶段优化有用性、对话质量和安全性。
基础设施方面，IBM 使用 NVIDIA GB200 NVL72 集群（由 CoreWeave 托管）进行训练，机架内通过 72-GPU NVLink 域通信。该集群的算力支持了 3B、8B 和 30B 三个尺寸模型的训练，其中 30B 模型额外进行了第二轮 SFT，上采样智能体数据并保留少量通用回放数据。
Granite 系列是 IBM 面向企业和研究用途开发的开源大语言模型家族，覆盖从边缘部署的紧凑模型到大规模推理系统。Granite-4.2 系列引入原生推理能力，使模型在生成最终答案前能进行逐步推理，从而提升复杂任务的表现。此次发布的 3B 模型特别适合资源受限的环境，同时保持较高的推理性能。模型支持 12 种语言，包括英语、德语、西班牙语、法语、日语、葡萄牙语、阿拉伯语、捷克语、意大利语、韩语、荷兰语和中文，但其他语言可能也能工作，只是未经全面测试。
对于 AI 产业观察者而言，Granite-4.2-3B 的发布体现了开源模型在推理能力上的持续进步，尤其是在小参数规模下实现高效推理与工具调用，这可能降低企业采用 AI 的门槛，并推动边缘计算和本地化部署场景的发展。同时，训练基础设施对 NVIDIA GB200 集群的依赖也凸显了高性能算力在模型研发中的核心作用。