IBMは、エンタープライズ向けエージェントワークフロー用に設計され、ネイティブなステップバイステップの推論機能を備えたGranite 4.2言語モデル（3B、8B、30Bパラメータ）を更新版としてリリースしました。言語モデルに加え、IBMはエッジデバイスでの高スループットな文字起こしに最適化された軽量音声モデル「Granite Speech 5.0 Turbo CTC」も発表しました。
IBMはGranite 4.2をリリースしました。これは3B、8B、30Bサイズの密集型デコーダーのみ推論大規模言語モデルのファミリーです。これらのモデルは約15兆トークンでゼロから事前トレーニングされており、512Kトークンに拡張されたコンテキストウィンドウを備えています。
IBMとConfluentは、IBMのGranite Time Series Foundation Models (TSFM)をConfluent Cloudに統合し、Apache Flink内で直接リアルタイム予測と異常検出を可能にした。
IBMは、明示的な思考連鎖（chain-of-thought）の機能を中心に構築され、単純な指示のフォローではなく、3B、8B、30Bのパラメータ規模を持つオープンソースの推論言語モデルファミリーであるGranite 4.2をリリースした。これらのモデルは、約15兆トークンで事前学習されたデコーダー専用密接型トランスフォーマーであり、より大規模なバリアントにはエージェント型強化学習を含む多段階強化学習チェーンを通じて事後学習が行われている。
IBMは、トランスクリプションタスク用に設計された新しい音声テキスト変換ソリューションであるGranite Speech 5.0 Turbo CTCモデルをリリースしました。
IBMはオープンソースの推論モデル「Granite 4.2」ファミリーをリリースしました。フラッグシップの30B、ミドルサイズの8B、コンパクトな3Bのバリアントが含まれます。これらのモデルはネイティブの思考連鎖機能を活用し、数学、コーディング、複雑な多段階問題のパフォーマンスを向上させます。
IBMは、Granite Speechファミリーに属する2つのコンパクトな470Mパラメータの英語音声認識モデル「granite-speech-5.0-470m-turboctc」と「granite-speech-5.0-470m-turboctc-nc」をリリースした。これらのエンコーダーのみからなるモデルは、NVIDIA H200 GPU上で高精度さを維持しつつ、12,600 RTFx超の unprecedented なトランスクリプション速度を実現している。
llama.cpp プロジェクトはバージョン b10514 をリリースし、IBM's GraniteSWAForCausalLM および GraniteMoeSWAForCausalLM アーキテクチャの変換インフラストラクチャを導入しました。このアップデートにより、ユーザーはこれらの特定のモデルタイプを llama.cpp で使用するために GGUF フォーマットに変換できるようになります。
IBM Researchは、ブルックヘブン国立研究所やヒドロ・ケベックなどのパートナーと共に、定常状態のグリッド解析向けのオープンソースである幾何ニューラル補正ソルバー「GENCO」を公開した。今回のリリースはLinux Foundation Energy（LF Energy）が主催するOpenGridFMプロジェクトの一環であり、ニューラルグリッドソルバーの構築とベンチマーク化を支援するGridFM開発フレームワークを含んでいる。