IBM、推論特化型モデル Granite 4.2 を公開──3B から 30B までの 3 サイズで 512K コンテキストとネイティブツール呼出に対応
IBM が初となるデコーダ専用推論 LLM「Granite 4.2」を Apache 2.0 で公開。3B・8B・30B の全モデルに思考／非思考切り替えと 512K コンテキストを実装した。
リリース: 2026-08-25 · 読了 4 分記事の要約
1. 核心（What）
- IBM はデコーダ専用の推論 LLM「Granite 4.2」を 3B、8B、30B の 3 サイズで公開した。
- 全サイズ共通で思考／非思考モードの切り替え、低負荷思考モード、ネイティブなツール呼出機能を実装している。
- 5 段階の事前学習フェーズにより約 15T トークンを学習し、コンテキスト長を 512K トークンまで拡張した。
- 8B および 30B モデルは、コード実行やウェブ検索を伴うエージェントとしての強化学習（Agentic RL）を追加で受けている。
2. 影響（Why）
- ローカル推論の選択肢: 商用利用可能な Apache 2.0 で 30B 級の推論・エージェント対応モデルが揃うことで、API コストを気にせず閉域網で高度な自動化パイプラインを組める。
- 国内エンタープライズへの影響: 国内の金融・製造業向けにセキュアなオンプレミス環境で推論・ツール連携を検証する SIer や大企業にとって、ライセンスの制約がない強力な基盤となる。
3. 根拠・詳細（How）
- アーキテクチャの仕様: Grouped Query Attention (GQA) や SwiGLU 活性化関数、RoPE 位置埋め込みを採用し、bfloat16 精度でデコーダ専用密結合トランスフォーマーとして構築されている。
- 強化学習と非同期 GRPO: 非同期 Group Relative Policy Optimization (GRPO) を採用し、生成ワーカーとトレーナーがブロックせずに並行して最適化ステップを回すパイプラインを構成している。
4. 展望・課題（Next）
- エコシステムの拡大: vLLM や SGLang のクックブックを活用した推論サーバーへの統合が進んでおり、今後はより多様なエージェント・ハーネスでの実証実験が期待される。