Hugging Faceは、推論能力に特化した新しい大規模言語モデル（LLM）ファミリー「Granite 4.2」を発表しました。
このファミリーは、密なデコーダーオンリー型の推論LLMとして初めてリリースされ、3B、8B、30Bの3つの異なるサイズで提供されています。
Granite 4.2は、従来のGraniteシリーズが強みとしていた指示追従能力に加え、明示的な推論能力を大幅に強化した点が特徴です。
これらのモデルは、Granite-4.1のベースモデルからポストトレーニングされています。
Granite-4.1のベースモデルは、約15兆トークンを用いて5段階の戦略でゼロから事前学習されており、コンテキストウィンドウは512Kトークンまで拡張されています。
その後、Chain-of-Thought（思考の連鎖）、推論、エージェント軌道データを用いて教師ありファインチューニング（SFT）が実施され、さらに多段階の強化学習（RL）パイプラインによるポストトレーニングが行われています。
Granite 4.2の各モデルには、思考/非思考の切り替え機能が実装されています。
これにより、タスクの難易度に応じて、短い推論予算を費やす「低負荷思考モード」や、より深い熟考を行うモードを選択できます。
特に8Bおよび30Bモデルは、エージェントRLブロックを経ることで、実環境のサンドボックス内でツールを呼び出したり、コードの編集・実行、ターミナル操作、ウェブ検索を行うエージェントとして動作する能力を獲得しています。
技術的な基盤として、Granite 4.2はデコーダーオンリーの密なトランスフォーマーアーキテクチャを採用しており、グループ化クエリアテンション（GQA）やロータリー位置埋め込み（RoPE）などのコアコンポーネントを備えています。
全モデルはApache 2.0ライセンスの下で公開されており、OpenAI互換のエンドポイント経由で提供され、ネイティブなツール呼び出しをサポートしています。
この記事は元情報をAIで日本語に要約したものです。全文翻訳ではなく、人手による完全な検証を保証しません。詳しくは原文をご覧ください。