Granite 4.1、LocalLLaMAが見たのは巨大推論ではなく企業向けの実務型

LocalLLaMAがGranite 4.1に注目した理由は、IBMが突然フロンティア競争の主役になったからではない。むしろ進み方が違ったからだ。IBMの公式ブログでは、Granite 4.1はlanguageだけでなく、vision、speech、embedding、Guardianまで含めた企業向けスタックとして紹介されている。その中核が3B、8B、30Bのdense decoder-only language modelsである点は、巨大なreasoningモデルを前面に出す最近の流れとかなり違う。

IBMの主張ははっきりしている。Granite 4.1は派手な長文推論より、instruction following、tool calling、安定した挙動、そして本番運用を重視するということだ。ブログによれば、約15T tokenで学習し、複数段のRLで整え、contextは最大512Kまで拡張した。さらに、新しい8B instructモデルは一部の用途でGranite 4.0の32B MoEと同等以上の結果を出しつつ、fine-tuningしやすく運用コストも抑えやすいとしている。小さめのモデルを本当に配備する人たちにとって、これは無視しにくいメッセージだ。

面白いのはコストの論点だ。IBMは、enterpriseの現場で常にreasoning-heavyモデルが最適とは限らないと正面から言っている。instruction followingやtool callingが、より低いlatencyと予測しやすいtoken usageで実現できるなら、その方が価値があるという考え方だ。デモ映えより「これを安定して回せるか」を重視するsubredditの空気にもよく合っていた。Granite 4.1は、小さなdenseモデルにもまだ十分な戦略的居場所があると主張している。

コメント欄の反応は健全に割れた。競争相手が増えることを歓迎する声もあれば、IBMがopenなenterprise modelを継続している点を評価する声もあった。その一方で、ベンチマークの強さはそこまででもないという指摘もすぐに出た。外部leaderboardを持ち出して、発表文ほど支配的には見えないと返すコメントもあった。そこがこの投稿の核心だ。Granite 4.1は神秘的な最強モデルに見せたいのではなく、安く回せて、挙動が読みやすく、実務フローに組み込みやすいモデルとして見られたい。LocalLLaMAはそのポジションをきちんと読み取っていた。