Granite 3.2 是小型的 AI 模型，通過對開發人員友好的授權條款，提供推理、視覺和護欄功能。

更新后的 Granite 時間序列模型可提供長期預測，參數少于 10M；適用于金融與經濟趨勢分析、供應鏈需求預測，以及零售業的季節性庫存規劃等用例。

IBM 于 2月底推出其 Granite 大型語言模型家族的最新一代產品 Granite 3.2，持續推動小型、高效、企業專用的 AI，為實際應用創造效益。

所有 Granite 3.2 模型均采用寬松的 Apache 2.0 開源授權條款，可在 Hugging Face 下載。部分模型現已在 IBM watsonx.ai、Ollama、Replicate 和 LM Studio 上提供，預計不久將支援 RHEL AI 1.5，為企業與開源社區注入更強大的 AI 能力。

主要亮點

全新視覺語言模型：專為理解文件任務而設計，在關鍵企業基準測試 DocVQA、ChartQA、AI2D 和 OCRBench[1] 中，表現可媲美甚至超越更大規模的模型（如 Llama 3.2 11B 和 Pixtral 12B）。除了強大的訓練數據外，IBM 也利用其開源 Docling 工具包處理 8千 5百萬份 PDF 文件，并生成 2千 6百萬個合成問答配對，提升視覺語言模型在處理大量文件工作流時的能力。

增強推理功能：Granite 3.2 的 2B 與 8B 模型加入了「思維鏈」（Chain of Thought，CoT）推理機制，且使用者可以開啟或關閉推理功能以優化效率。通過這項能力，8B 模型在 ArenaHard 和 Alpaca Eval 等指令遵循基準測試中的表現[2]，比前一代優異比例達到兩位數，且不影響其他領域的安全性或性能。此外，通過創新的推理擴展方法，Granite 3.2 8B 模型可以調整至接近 Claude 3.5 Sonnet 或 GPT-4o 在數學推理基準（如 AIME2024 和 MATH500[3]）上的表現。

Granite Guardian 安全模型更輕巧：在保持 Granite 3.1 Guardian 模型性能的同時，模型尺寸減少三成。此外，Granite 3.2 系列還引入了語言化信心評估（Verbalized Confidence）新功能，可提供更精細的風險評估，幫助安全監測系統識別不確定性。

IBM 持續推動企業專用的小型 AI 模型策略，并已在測試中展現高效能。例如，Granite 3.1 8B 模型在 Salesforce 大型語言模型 CRM 基準測試中獲得高分，顯示其在實際應用中的準確度和可靠性。

IBM Granite 模型家族擁有廣大的合作伙伴生態體系，許多領先的軟件公司已將 Granite 模型嵌入其技術。Granite 3.2 是 IBM 在推動企業專用小型 AI 方面的重要進展，體現了 IBM 致力于提供小型、高效、實用 AI 的產品策略。

CrushBank 首席技術官 David Tan表示：“在 CrushBank，我們親眼目睹了 IBM 開放、高效的人工智能模型如何為企業人工智能帶來真正的價值--在性能、成本效益和可擴展性之間實現適當的平衡。Granite 3.2 通過新的推理功能更進一步，我們很高興能在構建新的代理（智能體）解決方案時探索這些功能。”

Granite 3.2 是 IBM 產品組合和戰略發展的重要一步，旨在為企業提供小型實用的 AI。雖然思維鏈在推理任務中表現強大，但它需要大量計算資源，并非所有任務都必須啟用。因此，IBM 在 Granite 3.2 模型中加入了程式化開關功能，使用者可以根據需求開啟或關閉推理模式；模型可在不啟用推理的情況下運行較簡單的任務，以降低不必要的計算成本。

此外，其他推理技術（例如推理擴展 Inference Scaling） 已顯示 Granite 3.2 8B 模型能夠在標準數學推理基準測試中，媲美甚至超越更大模型的性能。持續發展這項推理技術也是 IBM 研究團隊的重點方向[4]，以進一步提升 AI 的效能與應用范圍。

除了 Granite 3.2 的指令、視覺和防護模型之外，IBM 也推出了新一代 TinyTimeMixers（TTM）時間序列模型，這些模型的參數少于 1千萬，具備長期預測能力，可進行長達兩年的長期預測。這些模型為長期趨勢分析提供強大工具，適用于金融與經濟趨勢分析、供應鏈需求預測，以及零售業的季節性庫存規劃。

IBM AI 研究副總裁 Sriram Raghavan表示：“AI 的下一個時代將聚焦效率、整合與實際應用的影響力 — 企業應該能夠在不過度消耗計算資源的情境下，取得強大的 AI 效益。IBM 最新的 Granite 模型發展專注于開放式解決方案，逐步推動 AI 的普及，使其更具成本效益，為現代企業創造更大價值。”

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