IBM/OtherActivo

Granite 4.1 8B

**Model Summary:** Granite-4.1-8B is a 8B parameter long-context instruct model finetuned from *Granite-4.1-8B-Base* using a combination of open source instruction datasets with permissive license and internally collected synthetic datasets. Granite 4.1 models have gone through an improved post-training pipeline, including supervised finetuning and reinforcement learning alignment, resulting in enhanced tool calling, instruction following, and chat capabilities.

Contexto
131K
Salida máxima
131K
Entrada
0,05 US$
Salida
0,10 US$
DECISION SUMMARY

Casos de uso recomendados

Puntos fuertes en estos datos

  • 131,072-token context window
  • text input
  • 15 supported API parameters listed

Límites y advertencias

  • Provider behavior and pricing can change; verify the linked sources before production use.
CAPABILITIES

Capacidad

Datos propios del modelo

Modelo
Razonamiento
Desconocido
Pesos abiertos
Desconocido

Datos del endpoint del proveedor

Endpoint del proveedor
Llamadas a herramientas
Compatible
Salida estructurada
Compatible
Streaming
Desconocido
Caché de prompts
Compatible
Lotes
Desconocido
Ajuste fino
Desconocido
PROVIDER PRICING

Granite 4.1 8B Precios del proveedor

Endpoint del proveedor: ibm-granite/granite-4.1-8b

Entrada
0,05 US$
por 1 M de tokens
Salida
0,10 US$
por 1 M de tokens
Entrada en caché
0,05 US$
por 1 M de tokens
Salida de imagen
Desconocido
por 1 M de tokens
SOURCE RECORDS

Fuentes y verificación

Hugging Face model card

Campos: tags, gated, license, summary, library name, pipeline tag

OpenRouter Models API

Campos: identity, description, modalities, context window, maximum output, pricing, supported parameters

MODEL FAQ

Preguntas frecuentes

Las respuestas se generan con los mismos datos verificables del modelo y del proveedor mostrados arriba.

Granite 4.1 8B es un modelo de IA de IBM perteneciente a la familia Other. Su contexto catalogado es de 131K.

Las especificaciones y los precios pueden variar por proveedor y cambiar con el tiempo. Revisa las fuentes y las fechas de verificación antes de usar un modelo en producción.