全新視覺語言模型 效能媲美大參數模型 推理能力增強 更輕巧安全
- Granite 3.2 是小型 AI 模型，具備新的視覺理解、更強的推理與更輕巧的安全防護能力；採用對開發者友善的授權條款
- 新一代 Granite 時間序列模型可支援長期趨勢與需求預測，參數小於 1千萬；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
- 體現 IBM 發展企業專用、小型、高效與實用AI的策略
台北2025年3月3日 /美通社/ — 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，為實際應用創造效益。
IBM 推出 Granite 3.2 大語言模型，體現 IBM 發展企業專用、小型、高效與實用 AI 的策略。
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，為企業與開源社群注入更強大的 AI 能力。
主要亮點
- 全新視覺語言模型：專為理解文件任務而設計，在關鍵企業基準測試 DocVQA、ChartQA、AI2D 和 OCRBench[1] 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）。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。
- 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，且使用者可以開啟或關閉推理功能以優化效率。透過這項能力，8B 模型在 ArenaHard 和 Alpaca Eval 等指令遵循基準測試中的表現[2]，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。此外，透過創新的推理擴展方法，Granite 3.2 8B 模型可以調整至接近 Claude 3.5 Sonnet 或 GPT-4o 在數學推理基準（如 AIME2024 和 MATH500[3]）上的表現。
- 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。
IBM Granite 模型家族擁有廣大的合作夥伴生態體系，許多領先的軟體公司已將Granite模型嵌入其技術。Granite 3.2 是 IBM 在推動企業專用小型 AI 方面的重要進展，體現了 IBM 致力於提供小型、高效、實用 AI 的產品策略。
雖然思維鏈在推理任務中表現強大，但它需要大量運算資源，並非所有任務都必須啟用。因此，IBM 在 Granite 3.2 模型中加入了程式化開關功能，使用者可以根據需求開啟或關閉推理模式；模型可在不啟用推理的情況下運行較簡單的任務，以降低不必要的運算成本。
此外，其他推理技術（例如推理擴展 Inference Scaling） 已顯示 Granite 3.2 8B 模型能夠在標準數學推理基準測試中，媲美甚至超越更大模型的性能。持續發展這項推理技術也是 IBM 研究團隊的重點方向[4]，以進一步提升 AI 的效能與應用範圍。
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。這些模型為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。
IBM AI 研究副總裁 Sriram Raghavan 表示：「AI 的下一個時代將聚焦效率、整合與實際應用的影響力 — 企業應該能夠在不過度消耗運算資源的情境下，取得強大的 AI 效益。IBM 最新的 Granite 模型發展專注於開放型解決方案，逐步推動 AI 的普及，使其更具成本效益，為現代企業創造更大價值。」
欲了解Granite 3.2 的技術細節，請參閱相關技術文章。
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[1] 視覺模型（Vision Model） 的基準測試結果可在 IBM技術文章 《IBM Granite 3.2：推理、視覺、預測與更多應用》（2025 年 2 月 26 日發布）中查閱。 |
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[2] 指令模型（Instruct Model） 的基準測試結果可在 IBM 技術文章 《IBM Granite 3.2：推理、視覺、預測與更多應用》（2025 年 2 月 26 日發布）中查閱。 |
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[3] 推理擴展（Inference Scaling） 的基準測試結果可在 IBM技術研究部落格 《Granite 3.2 中的推理：利用推理擴展技術》（2025 年 2 月 26 日發布）中查閱。 |
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[4] 推理擴展技術在 Granite 3.2 中的應用，IBM 技術研究部落格，2025 年 2 月 26 日發布 |
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