---
title: "IBM Granite"
source: "https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite"
wiki: "systems-analysis.info/wiki"
article: "IBM_Granite"
language: "ru"
categories:
  - "Категория:Russian"
  - "Категория:Большие языковые модели"
  - "Категория:Машинное обучение"
  - "Категория:Семейства LLM"
revision_id: 127
wiki_created_at: 2026-09-06T21:55:27Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T21:55:27Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:17:39Z
---

# IBM Granite

**IBM Granite** — это серия [больших языковых моделей](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели") (LLM), разработанных корпорацией IBM для применения в корпоративной среде. Модели Granite представляют собой авторегрессионные трансформеры с архитектурой только декодера, способные генерировать текст по заданному контексту<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_note-ibm_blog_building-1)</sup>.

Семейство было официально представлено 7 сентября 2023 года в рамках запуска облачной платформы IBM watsonx.ai<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_note-techcrunch_2023-2)</sup>. IBM позиционирует Granite как открытые, производительные и надежные решения для предприятий, делая акцент на прозрачности обучающих данных, контроле рисков и лицензировании, допускающем коммерческое использование<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_note-granite_main_page-3)</sup>.

## История разработки

Семейство моделей Granite стало частью стратегии IBM по предоставлению бизнесу собственных генеративных моделей наряду с моделями от партнеров.

- **Сентябрь 2023**: Официальный анонс и запуск первых моделей на платформе watsonx.ai. Первые выпуски, **Granite.13b.instruct** и **Granite.13b.chat**, имели объем около 13 миллиардов параметров и были ориентированы на ключевые задачи обработки языка<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_note-techcrunch_2023-2)</sup>.
- **Май 2024**: IBM объявляет об открытом выпуске нескольких моделей **Granite Code** (от 3 до 34 млрд параметров) под лицензией Apache 2.0. Веса моделей были опубликованы на платформе Hugging Face, что стало важным шагом в поддержке открытой экосистемы ИИ<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_note-ibm_code_open-4)</sup>.
- **Осень 2024**: IBM выпускает обновление **Granite 3.0**, включающее модели меньшего размера (2 и 8 млрд параметров) и новые функции, подтверждая курс на расширение семейства<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_note-granite3_huggingface-5)</sup>.

## Архитектура и обучение

### Архитектура

Модели IBM Granite построены по архитектуре **декодера трансформера** (*[decoder-only](https://systems-analysis.info/wiki/Decoder-only "Decoder-only")*), аналогично моделям [GPT](https://systems-analysis.info/wiki/GPT "GPT"). Базовая модель Granite.13b использует механизм **multi-query attention** и имеет [контекстное окно](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%BA%D0%BD%D0%BE "Контекстное окно") до 8000 [токенов](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A2%D0%BE%D0%BA%D0%B5%D0%BD "Токен")<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_note-granite_tech_doc-6)</sup>. Модели обучаются с помощью самонаблюдения (*self-supervised learning*).

### Обучающие данные и AI Governance

Ключевой особенностью Granite является использование собственного курированного корпуса данных, отобранного под нужды предприятий. В отличие от многих LLM, обучающихся на нефильтрованных веб-выборках, Granite обучался на данных повышенного качества (*enterprise-quality*), охватывающих следующие домены<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_note-granite_tech_doc-6)</sup>:

- **Академические и научные данные**: научная литература, технические публикации.
- **Программный код**: массивы кода на множестве языков.
- **Юриспруденция**: судебные решения, публичные отчеты.
- **Финансы**: финансовая отчетность компаний.
- **Интернет**: неструктурированные тексты общего характера, прошедшие фильтрацию.

IBM подчеркивает, что разработка следовала строгим принципам **AI Governance** (этики и управления данными). Каждая часть данных проходила процедуру проверки на соответствие корпоративным политикам. Для удаления нежелательного контента использовался внутренний детектор **«HAP»** (Hate and Profanity), а также автоматические блок-листы веб-ресурсов<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_note-ibm_blog_building-1)</sup>. IBM опубликовала детальный технический отчет с перечнем источников, что является редким шагом для крупных технологических компаний и обеспечивает высокую прозрачность.

## Семейство моделей Granite

Семейство IBM Granite охватывает несколько категорий моделей для различных бизнес-задач:

- **Языковые модели (Granite Language Models)**: Базовые и инструкционно-дообученные модели для задач обработки текста: генерация, суммирование, классификация и др.
- **Модели для кода (Granite Code Models)**: Специализированные LLM, обученные на 100+ языках программирования, для автодополнения, генерации и исправления кода. Доступны в размерах от 3 до 34 млрд параметров<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_note-ibm_code_open-4)</sup>.
- **Модели зрения (Granite Vision Models)**: Нейросети для анализа изображений и документов, распознавания текста и понимания содержимого.
- **Речевые модели (Granite Speech Models)**: Компактные модели для распознавания и перевода речи.
- **Модели для временных рядов (Granite for Time Series)**: Специализированные модели для прогнозирования на основе временных рядов.
- **Геопространственная модель (Granite for Geospatial)**: Разработана в сотрудничестве с НАСА для анализа спутниковых снимков и других геоданных.
- **Модели эмбеддингов (Granite Embedding Models)**: Модели для задач семантического поиска и построения систем RAG.
- **Granite Guardian**: Специализированный модуль для обеспечения безопасности, предназначенный для фильтрации нежелательных запросов и мониторинга контента.

## Открытый код и лицензирование

IBM сделала значительный акцент на открытости семейства Granite, позиционируя его как прозрачную альтернативу закрытым проприетарным LLM. В мае 2024 года компания передала открытому сообществу исходные модели Granite Code под лицензией **Apache 2.0**, что позволяет их свободно использовать, модифицировать и распространять<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_note-ibm_code_open-4)</sup>.

Этот шаг, наряду с публикацией детальной информации об обучающих данных, принес IBM высокую оценку от исследовательского сообщества. В 2024 году модель заняла лидирующие позиции в **Индексе прозрачности фундаментальных моделей** Стэнфордского университета<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_note-granite_main_page-3)</sup>.

## Применение

Модели Granite интегрированы в облачную платформу IBM watsonx и используются в различных корпоративных сценариях.

- **Спортивная аналитика (US Open)**: В сотрудничестве с Ассоциацией тенниса США (USTA) IBM применяет Granite для автоматического создания матчевых отчетов и аудиокомментариев по итогам каждого матча на турнире US Open. Решение генерирует развернутый текстовый обзор матча за считанные минуты после его завершения<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_note-usopen_2024-7)</sup>.
- **Помощь программистам**: Модели Granite Code лежат в основе **IBM watsonx Code Assistant** — семейства инструментов, которые могут, например, автоматически преобразовывать устаревший код на COBOL в современные микросервисы для IBM Z<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_note-ibm_code_open-4)</sup>.
- **Отраслевые AI-приложения**: Lockheed Martin интегрировала модели Granite в свою платформу AI Factory для задач национальной безопасности. ESPN использует Granite для генерации персонализированных комментариев в фэнтези-спорте<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_note-granite_main_page-3)</sup>.

## См. также

- [GPT](https://systems-analysis.info/wiki/GPT "GPT")
- [BERT](https://systems-analysis.info/wiki/BERT "BERT")
- [Gemma](https://systems-analysis.info/wiki/Gemma "Gemma")
- [PaLM](https://systems-analysis.info/wiki/PaLM "PaLM")
- [Qwen](https://systems-analysis.info/wiki/Qwen "Qwen")

## Литература

- Ainslie, J. et al. (2023). *GQA: Training Generalized Multi‑Query Transformer Models from Multi‑Head Checkpoints*. <a href="https://arxiv.org/abs/2305.13245" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2305.13245</a>.
- Awasthy, P. et al. (2025). *Granite Embedding Models*. <a href="https://arxiv.org/abs/2502.20204" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2502.20204</a>.
- Dao, T. et al. (2022). *FlashAttention: Fast and Memory‑Efficient Exact Attention with IO‑Awareness*. <a href="https://arxiv.org/abs/2205.14135" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2205.14135</a>.
- Ding, Y. et al. (2024). *LongRoPE: Extending LLM Context Window Beyond 2 Million Tokens*. <a href="https://arxiv.org/abs/2402.13753" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2402.13753</a>.
- Fedus, W.; Zoph, B.; Shazeer, N. (2021). *Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity*. <a href="https://arxiv.org/abs/2101.03961" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2101.03961</a>.
- Granite Vision Team (2025). *Granite Vision: A Lightweight, Open‑Source Multimodal Model for Enterprise Intelligence*. <a href="https://arxiv.org/abs/2502.09927" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2502.09927</a>.
- Mishra, M. et al. (2024). *Granite Code Models: A Family of Open Foundation Models for Code Intelligence*. <a href="https://arxiv.org/abs/2405.04324" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2405.04324</a>.
- Padhi, I. et al. (2024). *Granite Guardian: Risk Detection for Safe and Responsible Use of LLMs*. <a href="https://arxiv.org/abs/2412.07724" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2412.07724</a>.
- Peng, B. et al. (2023). *YaRN: Efficient Context Window Extension of Large Language Models*. <a href="https://arxiv.org/abs/2309.00071" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2309.00071</a>.
- Stallone, M. et al. (2024). *Scaling Granite Code Models to 128K Context*. <a href="https://arxiv.org/abs/2407.13739" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2407.13739</a>.

## Примечания

1.  <span id="cite_note-ibm_blog_building-1">↑ <sup>[1,0](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_ref-ibm_blog_building_1-0)</sup> <sup>[1,1](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_ref-ibm_blog_building_1-1)</sup> «Building AI for business: IBM's Granite foundation models». *IBM Blog*. <a href="https://www.ibm.com/blog/building-ai-for-business-ibms-granite-foundation-models" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-techcrunch_2023-2">↑ <sup>[2,0](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_ref-techcrunch_2023_2-0)</sup> <sup>[2,1](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_ref-techcrunch_2023_2-1)</sup> Lardinois, Frederic (7 сентября 2023). «IBM rolls out new generative AI features and models». *TechCrunch*. <a href="https://techcrunch.com/2023/09/07/ibm-rolls-out-new-generative-ai-features-and-models/" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-granite_main_page-3">↑ <sup>[3,0](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_ref-granite_main_page_3-0)</sup> <sup>[3,1](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_ref-granite_main_page_3-1)</sup> <sup>[3,2](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_ref-granite_main_page_3-2)</sup> «Granite». *IBM*. <a href="https://www.ibm.com/granite" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
4.  <span id="cite_note-ibm_code_open-4">↑ <sup>[4,0](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_ref-ibm_code_open_4-0)</sup> <sup>[4,1](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_ref-ibm_code_open_4-1)</sup> <sup>[4,2](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_ref-ibm_code_open_4-2)</sup> <sup>[4,3](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_ref-ibm_code_open_4-3)</sup> «IBM's Granite code model family is going open source». *IBM Research Blog*. <a href="https://research.ibm.com/blog/granite-code-models-open-source" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>
5.  <span id="cite_note-granite3_huggingface-5">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_ref-granite3_huggingface_5-0) «Granite 3.3 Language Models - a ibm-granite Collection». *Hugging Face*. <a href="https://huggingface.co/collections/ibm-granite/granite-33-language-models-67f65d0cca24bcbd1d3a08e3" class="external autonumber" rel="nofollow">[5]</a></span>
6.  <span id="cite_note-granite_tech_doc-6">↑ <sup>[6,0](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_ref-granite_tech_doc_6-0)</sup> <sup>[6,1](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_ref-granite_tech_doc_6-1)</sup> «Granite Foundation Models: Technical Specifications». *IBM*. <a href="https://www.ibm.com/downloads/cas/X9W4O6BM" class="external autonumber" rel="nofollow">[6]</a></span>
7.  <span id="cite_note-usopen_2024-7">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/IBM_Granite#cite_ref-usopen_2024_7-0) «IBM and the USTA Serve Up New and Enhanced Generative AI Features for 2024 US Open Digital Platforms». *IBM Newsroom*. <a href="https://newsroom.ibm.com/2024-08-15-ibm-and-the-usta-serve-up-new-and-enhanced-generative-ai-features-for-2024-us-open-digital-platforms" class="external autonumber" rel="nofollow">[7]</a></span>