IBM ha lanzado Granite 4.2, una familia de modelos de lenguaje grandes (LLM) de razonamiento densos y solo-decodificador en tamaños de 3B, 8B y 30B. Estos modelos están preentrenados desde cero con aproximadamente 15 billones de tokens y cuentan con una ventana de contexto ampliada a 512K tokens.
- La tubería de entrenamiento incluye ajuste fino supervisado en datos de cadena de pensamiento y trayectoria agéntica, seguido de aprendizaje por refuerzo multietapa.
- Los modelos de 8B y 30B pasan por RL agéntico para aprender el uso de herramientas dentro de entornos sandboxed reales, incluyendo ingeniería de software y búsqueda web.
- Todos los modelos admiten llamada nativa de herramientas a través de un endpoint compatible con OpenAI e incluyen un interruptor para modos de pensamiento o no-pensamiento.
- Los modelos se publican bajo la licencia Apache 2.0.