IBM: Granite 4.1 8B

Sorti le 30 avril 2026, IBM: Granite 4.1 8B est un LLM à poids ouverts de 8 milliards de paramètres. Il associe une fenêtre de contexte de 131 072 tokens à un positionnement très économique, avec une tarification 98 % inférieure à la moyenne des LLM similaires et environ 110 fois moins chère que celle des modèles frontière.

IBM l’a conçu pour les assistants généralistes, les applications métier et les agents utilisant des outils. Le modèle couvre notamment le résumé, l’extraction, la classification, le RAG, le code et les appels de fonctions. Il prend en charge douze langues, dont le français.

Caractéristiques

Performances (benchmarks)

Comment se situe-t-il ?

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

Tarifs

Prix en dollars US par million de tokens.

Sa tarification se situe 98 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 110 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.5 Flash).

Coût & vitesse agentiques

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. Granite 4.1 8B combine un long contexte, des poids ouverts et un coût d’utilisation particulièrement bas. Son post-entraînement associe apprentissage supervisé et alignement par reinforcement learning, à partir de données d’instructions ouvertes sous licence permissive et de données synthétiques internes. Il est adapté au suivi d’instructions, au dialogue, à l’usage d’outils et à la complétion de code Fill-In-the-Middle. Sur Ethics et Hallucinations, les résultats Baseline atteignent presque le plafond. Ces scores indiquent un bon comportement sur ces tests, même si les nombreux ex æquo limitent leur pouvoir de comparaison.

Limites et points d'attention. Le modèle reste en retrait dans tous les classements Benchable fournis. Il se situe dans le dernier quart sur Email Classification, General Knowledge et Coding. Mathematics le place également dans la partie basse du tableau. Les scores bruts élevés d’Ethics, Hallucinations, Email Classification et General Knowledge ne compensent pas ce positionnement, car plusieurs de ces benchmarks sont plafonnés et peu discriminants. Granite 4.1 8B reste surtout pertinent pour des assistants multilingues, des traitements documentaires et des agents à outils lorsque le coût, le long contexte et l’ouverture des poids priment.

Sources des données : OpenRouter (openrouter.ai) · LLM-Stats (llm-stats.com) · Benchable.ai (benchable.ai).