IBM Granite 模型家族新成員 Granite 3.2 報到

IBM於2月底發表其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，爲實際應用創造效益。

所有Granite 3.2模型均採用寬鬆的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，爲企業與開源社羣注入更強大的AI能力。

IBM表示，最新一代產品Granite 3.2主要亮點包含三點，第一，全新視覺語言模型：專爲理解文件任務而設計，在關鍵企業基準測試 DocVQA、ChartQA、AI2D 和 OCRBench上，表現可媲美甚至超越更大規模的模型（如 Llama 3.2 11B 和 Pixtral 12B）。

IBM指出。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，並生成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。

第二、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，且使用者可以開啓或關閉推理功能以優化效率。藉由這項能力，Granite 3.2 8B 模型在 ArenaHard 和 Alpaca Eval 等指令遵循基準測試中的表現，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。

第三、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，並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。

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，這些模型的參數少於1千萬，具備長期預測能力，可進行長達兩年的長期預測。這些模型爲長期趨勢分析提供強大工具，適用於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。