LFM3-1.7B-Base vs Granite 4.2 3B: сырой материал против готового ризонера

Базовая модель, поставляемая с шаблоном чата, — это противоречие, которого большинство поставщиков избегают. LFM3-1.7B-Base, опубликованная 26 октября 2026 г., содержит полный шаблон чата и при его применении по умолчанию включает режим рассуждений, — однако в её собственной карточке сказано, что она рекомендуется только для интенсивного дообучения, а чат-трафик направляется в другое место. Granite 4.2 3B, модель рассуждений IBM под лицензией Apache-2.0 от 25 августа 2026 г., — это артефакт противоположного рода: прошедшая постобучение, проверенная на бенчмарках, с тремя режимами рассуждений, вызовом инструментов и карточкой, где заявлено 78.33 на AIME 2025. Интересный вопрос не в том, какая модель лучше. А в том, почему недоделанная ведёт себя как готовая, и что это говорит о том, какую скачивать. Резервный путь не должен стоить дороже. прайс-листы Прайс-листы поставщиков передаются без наценки.

Лишний — это базовая модель

Решение Liquid дообучать модель в середине процесса на данных чата с трассами размышлений и без них — это деталь, которая делает данное сравнение не просто состязанием размеров. Последние 3,5 трлн из 22 трлн токенов предварительного обучения контрольной точки были подготовлены с агентными трассами и вызовами инструментов и отформатированы тем же шаблоном чата, который использует настроенная модель. Вот почему базовый репозиторий вообще содержит шаблон и почему наивный вызов apply_chat_template создаёт блок размышлений перед ответом. Модель видела этот формат. Но её не обучали следовать инструкциям в нём.

Это различие важно на практике. Дообучение, стартующее с LFM3-1.7B-Base, наследует модель, которая уже распознаёт структуру диалога и разделители рассуждений, что сокращает этап обучения с учителем. Но оно не наследует надёжность, поведение отказа или корректность вызовов инструментов. Они появляются в результате посттренировки, которую вам предстоит провести, — и карточка как раз указывает, что чекпоинт предназначен именно для этого.

Что на самом деле представляет собой Granite 4.2 3B

3B от IBM — младший представитель семейства рассуждающих моделей Granite 4.2, дообученный на основе Granite-4.1-3B-Base. Это плотная текстов­ая модель с нативным контекстом 128K и расширением до 512K. С ней поставляются три режима рассуждений — полное обдумывание по умолчанию, режим с низкими усилиями и отключённый, — а также вызов инструментов, совместимый с OpenAI, и набор форматов квантования. Она занимает от шести до восьми гигабайт в bfloat16 и менее двух гигабайт при практичном квантовании, а в Ollama указана сборка granite4.2:3b.

В карточке указаны 78,33 на AIME 2025 в режиме полного мышления, 54,80 на GPQA и 69,71 на LiveCodeBench v6. Все эти цифры — собственные показатели IBM, опубликованные в день выкладки весов, и ни один из них не был независимо воспроизведён. Модели 3B также не хватает агентного обучения с подкреплением, которое получили её собратья 8B и 30B, поэтому у неё нет результатов SWE-Bench или Terminal-Bench. Это модель рассуждений, а не агентный движок.

Что на самом деле представляет собой чекпоинт LFM3

Предобученная текстовая модель на 1,73 млрд параметров с контекстом на 262 144 токена, словарём на 128 000 токенов для шестнадцати языков и 3,46 ГБ весов bfloat16. Двадцать четыре слоя: тринадцать стробированных коротких свёрток, пять блоков внимания со скользящим окном, шесть блоков полного внимания. Около 1 ГБ в 4-битном формате. Лицензия LFM Open License v1.0, бесплатна для коммерческого использования при годовой выручке ниже 10 млн долларов. Два блокнота TRL на карточке модели: один для дообучения с учителем на структурированном извлечении, другой для продолженного предобучения на новом языке. Никакой таблицы бенчмарков.

Пять чисел, которые их разделяют

• Параметры — 1.73B плотных параметров у LFM3-1.7B-Base против примерно 3B у Granite 4.2 3B. Ни одна из них не является смесью экспертов; каждый параметр считывается на каждом токене.

• Токены предварительного обучения — 22 триллиона для LFM3-1.7B-Base. IBM сообщает, что семейство Granite 4.2 на пяти этапах обработало примерно 15 триллионов для модели почти вдвое большего размера. Меньший чекпойнт обработал больше текста.

• Контекст — 262 144 токена нативно для LFM3-1.7B-Base; 128K нативно и 512K в расширенном режиме для Granite 4.2 3B. Базовая модель выигрывает по нативной длине, дообученная — по предельному значению.

• Бенчмарки — для LFM3-1.7B-Base не опубликовано ни одного. AIME 2025 78.33, GPQA 54.80 и LiveCodeBench v6 69.71 для Granite 4.2 3B — все заявлены вендором и не воспроизведены.

• Лицензия — LFM Open License v1.0 с порогом дохода в $10 млн по сравнению с Apache 2.0 без коммерческого триггера.

Почему существует этот шаблон и какова его ценность

В этой странности скрыта реальная инженерная польза. И продолжение предварительного обучения, и дообучение с учителем требуют, чтобы модель распознавала формат, в котором её будут использовать. Начиная с контрольной точки, которая уже видела разметку чата и разделители рассуждений, этап обучения с учителем тратит бюджет градиента на поведение, а не на форматирование. Granite 4.2 3B не даёт такой стартовой точки; он даёт готовое поведение, которое затем можно специализировать, но специализация начинается с модели, у которой уже есть мнения о том, как отвечать.

Вот в чем компромисс, если уложить его в одно предложение. LFM3-1.7B-Base дает вам более чистую основу с привычной формой. Granite 4.2 3B дает вам рабочую модель рассуждения, которую можно направить на задачу уже сегодня и, при желании, дообучить после — с оговоркой, что дообучение прошедшей постобучение модели рассуждения может подорвать те навыки рассуждения, за которые вы заплатили, если только данные не подготовлены тщательно.

Вопрос о бюджете, который никто не выносит на обсуждение

Инференс — это дешёвая сторона этого сравнения. Обе модели работают на ноутбуке, обе квантуются до объёма менее 2 ГБ, и при таком размере разница между 1.73B и 3B — это вопрос количества токенов в секунду, а не выполнимости. Дорогая сторона — данные. Дообучение любой из моделей под проприетарную задачу требует размеченных примеров, оценочного набора и цикла обучения, и эта стоимость затмевает разницу между скачиванием 3.46 GB и 6 GB.

С размером меняется то, какая доля этого бюджета уходит на способности, которые у базовой модели уже есть. Ствол на 1,73 млрд параметров, обученный на 22 трлн токенов, — это осознанная ставка на то, что небольшая модель с длинным контекстом и широким языковым набором сможет быстро освоить предметную область. Модель рассуждений на 3 млрд параметров — это ставка на то, что общие навыки рассуждения переносятся в вашу предметную область при меньшем объёме данных. Ни одну из этих ставок не решают цифры вендоров, потому что ни один из них не опубликовал результат дообучения на задаче, которая вам важна.

Когда дообученная модель уже есть, вопрос её обслуживания — отдельный. OrcaRouter — DSL маршрутизации позволяет специализированной модели и общему резервному варианту находиться за одним вызовом, а автоматическое переключение при сбое означает, что тайм-аут небольшой модели не утянет запрос за собой. Для дообученной модели на 1,73 млрд параметров это важнее, чем для большой модели, потому что режим отказа небольшого специалиста — уверенность в неверной предметной области, а резервный вариант — самая дешёвая защита от этого.

Лицензия: условие, определяющее корпоративное внедрение

Apache 2.0 — это самый короткий разговор о лицензии в закупках. Granite 4.2 3B поставляется под ней, без порога выручки и без коммерческого триггера. LFM3-1.7B-Base поставляется под LFM Open License v1.0, которая предоставляет бесплатное коммерческое использование при годовой выручке ниже $10 млн и требует коммерческой лицензии при превышении этого порога. Для независимого разработчика эта разница незаметна. Для продуктовой команды внутри более крупной компании этот порог — это юридическая проверка, которая происходит до первого запуска обучения, и она может перевесить преимущество в количестве параметров в любую сторону.

Какой скачать

Вам нужна модель рассуждений на этой неделе. Granite 4.2 3B. Она завершена, задокументирована, квантована и достаточно мала для ноутбука. Цифры от поставщика не воспроизведены, но модель работает, а интерфейс стандартный.

Вы создаёте специалиста в определённой предметной области, и у вас есть данные. LFM3-1.7B-Base. Основной массив на 22 триллиона токенов, контекст 256K и шестнадцатиязычный словарь — лучшая отправная точка, чем модель рассуждений, которую вы бы частично перезаписали, а шаблон чата означает, что этап обучения с учителем начинается со знакомого формата.

Вам нужны и модель рассуждений, и специализированная модель. Они не заменяют друг друга. Granite 4.2 3B отвечает за общий путь рассуждений; дообученная LFM3 — за узкий высоконагруженный путь. Запуск обеих моделей за одним эндпоинтом — это схема, позволяющая избежать выбора.

Чего всё ещё не хватает

Разрыв в этом сравнении — не число, а воспроизведение. У Granite 4.2 3B есть вендорские бенчмарки и нет независимых прогонов; у LFM3-1.7B-Base нет ни того, ни другого. Пока кто-нибудь не дообучит чекпойнт Liquid на публичной задаче и не сообщит результат на фоне базовой модели Granite 4.2 3B, выбор опирается на то, какой тип актива вам нужен, а не на то, какая модель работает лучше. Шаблон заставляет базовый чекпойнт выглядеть более готовым, чем он есть. Карточка честно об этом говорит, и именно её стоит прочитать перед скачиванием.