IBM 正式开源 Granite 4.1 系列大型语言模型，涵盖 3B、8B 和 30B 三种参数量级。该模型家族采用密集解码器架构，基于约 15 万亿 tokens 的高质量数据完成预训练，并支持长达 512K 的上下文窗口。所有模型均采用 Apache 2.0 开源协议发布。 训练过程分为五个精细阶段：前两个阶段进行通用语言基础训练；中间阶段逐步引入高质量数学、代码及思维链数据，通过数据退火策略提升推理能力；最后阶段通过多步扩展实现超长上下文训练。在微调阶段，团队引入基于大模型的自动化评审框架（LLM-as-Judge），结合规则过滤与去重，精选 410 万条高质样本进行监督微调。随后，模型经过多阶段强化学习优化，涵盖多领域任务、对话助手指令、身份校准及数学专项强化，显著提升了指令遵循、逻辑推理及工具调用能力。 评测显示，Granite 4.1-8B 模型在多个基准测试中表现优异，其性能匹配甚至超越了上一代拥有 320 亿参数的混合专家模型（MoE），且推理延迟更低、运营成本更可控。该系列模型支持英、德、法、中、日等十多种语言，并提供 FP8 量化版本以优化部署效率。IBM 强调，Granite 4.1 证明了在数据质量与训练流程精细化驱动下，小型密集模型完全具备与大型复杂架构竞争的实力，为企业在生产环境中部署高效、可靠的 AI 应用提供了理想选择。