Solar Mini 4 対 Granite 4.2 3B：呼び出すモデルとダウンロードするチェックポイント

Solar Mini 4をGranite 4.2 3Bの隣に置いてみると、興味深い数字はベンチマークの差ではない。興味深いのは、2026年8月25日にリリースされたIBMのApache-2.0推論モデル、Granite 4.2 3Bが今夜ノートPC上で無料で動く一方、2026年9月22日にリリースされたUpstageのプロプライエタリモデル、Solar Mini 4は、あなたが所有するどこでも動かず、質問に答えるのに入力トークン100万あたり$0.10、出力トークン100万あたり$0.40を請求するということだ。どちらも1トークンあたり約30億パラメータ分の計算を起動する。一方はファイル。もう一方はメーターだ。

その違いが、この比較に関するほぼすべての他のことを決める。どのベンチマークを並べて比較する価値があるかさえも含めて。Granite 4.2 3B は、Solar Mini 4 よりずっと早くに独立した評価を受けていた——Artificial Analysis は Intelligence Index v4.3.2 でそれを9とスコア付けしており、これは Solar Mini 4 を24と採点しているのと同じ評価スイート、同じ組織によるものだ。つまり、ここでの15点差は異例なほど根拠がしっかりしている。それは1つのラボ、1つの方法論、そして誰も鵜呑みにする必要のなかった2つのモデルによるものなのだ。

仕様は、実際にそれらを分ける次元において

• アーキテクチャ — Solar Mini 4 はスパースな Mixture-of-Experts です。Upstage によると、総パラメータ数は 35B、トークンあたり 3B がアクティブになります。Granite 4.2 3B は dense で、safetensors のメタデータによれば約 3B のパラメータ、埋め込みを含む総計でおよそ 4B です。同じアクティベーション予算を、二つの異なる方法で使っています。

• 重み — Solar Mini 4 はプロプライエタリかつ非公開。Granite 4.2 3B は Apache 2.0 の下で提供され、データの比率に至るまでトレーニングレシピが文書化されています。

• コンテキスト — Upstage は 512K トークン、最大 128K の出力を文書化している。Artificial Analysis は同じモデルについて 1.0M と記載しているため、上限は未確定と見なすべきである。Granite 4.2 3B はネイティブで 131,072 トークンを実行し、第 5 の事前学習フェーズによって 512K に拡張される。

• 価格 — Solar Mini 4は100万トークンあたり$0.10 / キャッシュ$0.01 / $0.40で、現在、2026年10月22日まで50%オフです。Granite 4.2 3Bには、レンタルできるものがないため、ベンダーの料金表がありません。Artificial Analysisが追跡しているホスト型エンドポイントでは、価格は約$0.03 / $0.12で、セルフホスティングには電気代がかかります。

• Intelligence Index — Solar Mini 4 は 24、Granite 4.2 3B は 9、いずれも Artificial Analysis v4.3.2 による。

• 速度 — Solar Mini 4では毎秒204出力トークン、Granite 4.2 3Bでは223。どちらも同じラボで測定され、最初のチャンクまでの時間はそれぞれ1.5秒と0.5秒です。Denseモデルは両方の点でより高速です。

15ポイントの差は実際には何でできているのか

個別評価は、Granite 4.2 3B については見出しよりも好意的でない話を明かし、Solar Mini 4 についてはより複雑な話を明かしている。長文脈推論ベンチマークである AA-LCR v1.1 では、Solar Mini 4 は83%を記録し、Granite 4.2 3B は24%を記録する。この単一の評価がインデックス差の極めて大きな割合を説明しており、それは規模の偶然ではない——512Kから1Mトークンのコンテキストと、それを活用するための訓練によって得られるものだ。Granite 4.2 3B のウィンドウはネイティブでは最大131Kであり、拡張された512Kフェーズは存在するものの、モデルは Solar Mini 4 のようにそれをまたいで推論するよう調整されていない。

一般知識に関しては、その差は縮まり、やがて性格が反転する。Granite 4.2 3B は GPQA で 55.9% を記録し、Solar Mini 4 には GPQA の数値が一切ない。Humanity's Last Exam では両者はそれぞれ 6.6% と 25.8% であり、こちらがより直接的な比較であり、サイズ差が予測する通りの結果だ。Artificial Analysis によれば、Granite 4.2 3B がやらないのは捏造である。その AA-Omniscience 非ハルシネーション率は 73.7% で、Solar Mini 4 の 64.2% より高い。より小さいモデルのほうが、自分が持っていない答えをでっち上げる可能性は低いのだ。

エージェント型コーディングは、両モデルがつまずく領域であり、数字を読み解くことが重要になる領域でもある。Solar Mini 4はTerminal-Bench 4.0で1%、AutomationBench-AAで22.3%を記録する。Granite 4.2 3BはTerminal-Bench 4.0で0%、旧版のTerminal-Bench 2.1で13.9%、τ³-Bankingで5.6%を記録する。どちらのモデルも、自律的なターミナル作業に適した道具ではない。Granite 4.2ファミリーの8Bと30BはIBMのエージェント型強化学習を受けており、SWE-BenchとTerminal-Benchの結果を備えている。3Bはそのトレーニングブロックを明示的にスキップしており、Upstageのモデルはシェルを操作するためではなく、検索、構造化、ポリシー適用のために価格設定されている。

Granite 4.2 3B が依然として正解となる場面

重みは bfloat16 で 7 と 3 分の 1 ギガバイト、実用的な量子化なら 4 ギガバイト未満、しかも Apache 2.0 ライセンスなので、自分のデータでファインチューニングし、誰にも許可を求めずにその成果を出荷できます。1 台のコンシューマー向け GPU しか持たない学生、患者のテキストを第三者に送信できない病院、航空機内や工場の地下で動作する必要がある製品、エンドポイントを借りるのではなくモデルを所有したいチーム——そうしたケースはいずれも Granite 4.2 3B を選び、後戻りしません。エンジンは vLLM、SGLang、Transformers、GGUF で動作し、Ollama には granite4.2:3b ビルドがリストされています。

そのベンダー報告の数値には、いつもの慎重さが必要だ。IBMのカードは、AIME 2025で78.33、HMMT February 2025で66.67、LiveCodeBench v6で69.71を主張している。いずれも第三者によって再現されておらず、denseな3BモデルにとってAIMEの数値は歴史的な範囲をはるかに超えている。Artificial Analysisの指数9は、このモデルを真に有用であり、フロンティアにはほど遠いものとして示している。これはまさに、IBMがそれを公表しなかったからこそ、より信頼できるシグナルなのだ。

Solar Mini 4が正解となる場合

長い文書を扱う作業、反復的な構造化抽出、または大量に一貫して適用する必要があるポリシーなど、90秒のレイテンシーが許容されるあらゆる用途。Solar Mini 4のプロファイルはスペシャリスト向けのプロファイルだ。長文脈推論で83%、科学的コーディングで48%、非ハルシネーションで64%、そして推測するよりも回答を控えるという文書化された傾向を持つ。また、英語や日本語と並んで韓国語を第一級言語として話す。これは韓国市場向けの導入において脚注ではない。

購入者がすべきでないのは、2つのトークン価格を比較して Solar Mini 4 が3倍高いと結論づけることだ。Artificial Analysis の測定では、Solar Mini 4 は Intelligence Index のタスク完了1件あたり $0.36、同じスイート上で Granite 4.2 3B は $0.006 だった。これは60倍であり、Solar Mini 4 を GPT-6 Luna（max）に対して割高に見せるのと同じ要因によってもたらされている。タスクあたりの出力トークンが88,300対 Granite の18,600であること、そしてコスト構造においてプロンプトキャッシュの書き込みが Solar Mini 4 の $0.36 のうち $0.30 を占めるのに対し、Granite の $0.006 のうち $0.0006 であることだ。冗長なモデルにおける安い出力価格は、安いタスクではない。

どちらのモデルもOrcaRouterにはありません。当社はGraniteもUpstageもルーティングしていないため、Granite 4.2 3Bが必要な場合はHugging Faceから、Solar Mini 4が必要な場合はUpstage自身のAPIとサードパーティプラットフォームから取得することになります。しかし、この比較が示唆する2モデル構成は、ルーターがまさに想定して作られたパターンであり、それが、OrcaRouterが200を超えるモデルを、プロバイダーの定価に対する0%のマークアップで、単一のキーの背後に置く：長文ドキュメントと韓国語の作業は、実際にコストに見合うモデルに対して実行し、決定論的な抽出ステップは自社でホストするものに任せ、ルーティングとフェイルオーバーによって、契約単位ではなく呼び出し単位でリクエストを両者の間で移動させましょう。

最後に、上記の数値について一言。Artificial Analysis から得られた Solar Mini 4 のすべての数値は独立した測定値であり、IBM のモデルカードにある Granite 4.2 3B のすべての数値は、第三者が再現していないベンダーの主張である。Artificial Analysis のインデックススコア 24 と 9 は、ここにある数値のうち、同じラボが同じ条件下で生成した唯一の 2 つであり、意思決定の根拠とすべき 2 つでもある。