granite-4.0-h-micro

granite-4.0-h-micro est un LLM d'ibm-granite sorti le 20 octobre 2025, positionné sur le segment très économique. Son principal marqueur est tarifaire : son prix minimal est annoncé à 0,017 $ par million de tokens en entrée et 0,112 $ par million de tokens en sortie, soit 99% sous la…

granite-4.0-h-micro est un LLM d'ibm-granite sorti le 20 octobre 2025, positionné sur le segment très économique. Son principal marqueur est tarifaire : son prix minimal est annoncé à 0,017 $ par million de tokens en entrée et 0,112 $ par million de tokens en sortie, soit 99% sous la moyenne de LLM similaires.

La fiche repose sur 2 sources concordantes. Le modèle se distingue moins par ses classements Benchable que par un coût d'exploitation très bas, environ 284,3 fois inférieur à celui des modèles frontière, ce qui en fait un profil à examiner lorsque la contrainte budgétaire domine.

Caractéristiques

CaractéristiqueValeur
TypeGrand modèle de langage (LLM)
Éditeuribm-granite
Date de sortie20 octobre 2025

Performances (benchmarks)

BenchmarkScoreRang (LLM)SourceFiabilité
Benchable : Ethics (Baseline)97,8 %194ᵉ / 248benchable✅ Mesuré
Benchable : General Knowledge (Baseline)91,4 %203ᵉ / 250benchable✅ Mesuré
Benchable : Email Classification (Baseline)88,5 %239ᵉ / 254benchable✅ Mesuré
Benchable : Hallucinations (Baseline)57,5 %206ᵉ / 229benchable✅ Mesuré
Benchable : Instruction Following (Baseline)46,2 %185ᵉ / 252benchable✅ Mesuré
Benchable : Reasoning (Baseline)44,7 %198ᵉ / 239benchable✅ Mesuré
Benchable : Coding (Baseline)22,7 %226ᵉ / 248benchable✅ Mesuré
Benchable : Mathematics (Baseline)0,0 %206ᵉ / 217benchable✅ Mesuré

Comment se situe-t-il ?

Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles « grand public » sur chaque dimension, et à ses voisins de classement.

Benchable : Ethics (Baseline)

▶ granite-4.0-h-micro98 %

Benchable : General Knowledge (Baseline)

GPT-5100 %
Phi 497 %
▶ granite-4.0-h-micro91 %

Tarifs

FournisseurEntrée / 1MSortie / 1MCache lecture / 1M
Cloudflare0,017 $0,112 $n.d.

Prix en dollars US par million de tokens.

Sa tarification se situe 99 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 284,3 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro Preview).

Coût & vitesse agentiques

IndicateurValeur
Coût moyen par benchmark — Benchable0 $
Latence moyenne par benchmark — Benchable6 min 22 s

Coûts et durées réels mesurés en exécutant le modèle comme agent. PinchBench = un run complet de 147 tâches (harness OpenClaw) ; Benchable = moyenne par benchmark. Sources : PinchBench, Benchable.ai.

Notre analyse

Forces. Les meilleurs signaux de granite-4.0-h-micro apparaissent sur Ethics (Baseline) et General Knowledge (Baseline), où les scores bruts sont élevés malgré des classements relatifs modestes. Email Classification (Baseline) affiche aussi un résultat brut solide, ce qui indique un socle exploitable pour des tâches textuelles encadrées. La force la plus nette reste toutefois économique : le modèle est classé très économique, avec une tarification très inférieure à celle de LLM comparables et un écart massif avec les modèles haut de gamme.

Limites et points d'attention. Les rangs Benchable situent granite-4.0-h-micro dans le bas de tableau sur plusieurs axes importants, notamment Instruction Following (Baseline), Reasoning (Baseline) et Hallucinations (Baseline). Le score en hallucinations reste un point de vigilance, car il suggère une fiabilité limitée lorsque la précision factuelle est centrale. Le classement faible en Instruction Following réduit aussi l'intérêt pour des consignes complexes ou longues. Son profil convient surtout à des usages standardisés, peu risqués et fortement sensibles au coût.


Sources des données : OpenRouter (openrouter.ai) · Benchable.ai (benchable.ai).