IBM 於 2026 年 8 月 25 日釋出了 Granite-4.2 系列語言模型，其中 Granite-4.2-3B 作為該系列的緊湊型推理模型，憑藉原生思維鏈（chain-of-thought）能力，在數學、程式設計、多步邏輯和智慧體工具呼叫等任務上表現出色。模型基於 Granite-4.1-3B-Base 進行後訓練，採用 Apache 2.0 許可，允許商業和研究用途的無限制使用。
Granite-4.2-3B 的架構為僅解碼器的密集 Transformer，引數量為 3B，上下文視窗原生支援 128K，並可擴充套件至 512K，適合處理長文件、多輪對話和複雜的智慧體工作流。模型支援靈活思考模式，使用者可在完整思考（預設）、非思考與低努力模式間切換，以平衡推理深度與響應延遲。此外，模型具備推理增強的工具呼叫能力，能先思考再決定呼叫哪些工具，從而提高函式呼叫的準確性。
在訓練方法上，Granite-4.2-3B 經歷了三階段流水線：首先基於 Granite-4.1-3B-Base 的預訓練權重，該基座模型已在大型英語和多語言語料上預訓練；隨後進行監督微調（SFT），使用指令遵循、思維鏈和推理資料，以及內部生成的合成數據、智慧體軌跡和人工撰寫資料；最後採用多階段、多環境的強化學習，使用 GRPO（Group Relative Policy Optimization）演算法，在數學、程式碼、科學、指令遵循、工具使用、通用聊天和結構化輸出等環境中訓練，並通過生成式獎勵模型對開放式提示評分。訓練過程非同步進行，生成與策略更新使用獨立 GPU 池，並在偏好對齊（RLHF）階段最佳化有用性、對話質量和安全性。
基礎設施方面，IBM 使用 NVIDIA GB200 NVL72 叢集（由 CoreWeave 託管）進行訓練，機架內通過 72-GPU NVLink 域通訊。該叢集的算力支援了 3B、8B 和 30B 三個尺寸模型的訓練，其中 30B 模型額外進行了第二輪 SFT，上取樣智慧體資料並保留少量通用回放資料。
Granite 系列是 IBM 面向企業和研究用途開發的開源大語言模型家族，覆蓋從邊緣部署的緊湊模型到大規模推理系統。Granite-4.2 系列引入原生推理能力，使模型在生成最終答案前能進行逐步推理，從而提升複雜任務的表現。此次釋出的 3B 模型特別適合資源受限的環境，同時保持較高的推理效能。模型支援 12 種語言，包括英語、德語、西班牙語、法語、日語、葡萄牙語、阿拉伯語、捷克語、義大利語、韓語、荷蘭語和中文，但其他語言可能也能工作，只是未經全面測試。
對於 AI 產業觀察者而言，Granite-4.2-3B 的釋出體現了開源模型在推理能力上的持續進步，尤其是在小引數規模下實現高效推理與工具呼叫，這可能降低企業採用 AI 的門檻，並推動邊緣計算和本地化部署場景的發展。同時，訓練基礎設施對 NVIDIA GB200 叢集的依賴也凸顯了高效能算力在模型研發中的核心作用。