IBM、チャット・判定・音声認識を1つのエンドポイントで扱う「Granite Switch 4.1（グラナイト スイッチ）」を公開8Bと30B、VRAMは基本モデルとほぼ同じと説明

IBMは2026年10月15日（米国時間）、Hugging Faceのブログで「Granite Switch 4.1（グラナイト スイッチ）」の8Bと30Bを公開しました。チャットの応答、判定（Decision・Guardian）、音声の文字起こしを、1つのモデル・1つのホスト型エンドポイントで切り替えて扱えるモデルです。ブログの公開は日本時間10月16日5時台で、モデルカードのリリース日は10月14日と書かれています。ライセンスはApache 2.0です。

3行まとめ

1. IBMが「Granite Switch 4.1」の8Bと30Bを公開。Decision aLoRA、Guardian aLoRA、Granite-Speech-5.0-Turbo-CTC（470M・英語）を1つのモデルに内蔵した（IBM発表）
2. 4つの機能を1つにまとめても、使うVRAMは基本モデルとほぼ同じとIBMは説明。判定はチャットで作ったKVキャッシュを再利用する
3. 内蔵の音声認識は英語のみで、音声エンコーダーとLLMはまだ一緒に学習されていない。他社との比較はIBM自身の説明で、Guardianのモデルカードの表ではRAGの幻覚検出で他社3モデルを下回る項目もある

本記事の内容は、日本時間10月16日5時台に公式ページで確認したものです。

Granite Switch 4.1で何ができるのか

IBMのブログによると、Granite Switchは「モジュール式にモデルを作る」プロジェクトで、「last spring」に始まったとされています（年はブログに明記なし）。今回の4.1の8Bと30Bには、次の3つが入っています。

ブログは、この3つに基本モデルを加えた全部を「1つのモデルに合成」しており、GPU上のVRAM使用量は基本モデル単体とほぼ同じ、つまり「より少ないGPUでより多くの機能」と書いています。

仕組みの核は「Activated LoRA（aLoRA）」です。GitHubのREADMEによると、通常のLoRAはアダプターごとに学習したKVの分布が違うため、切り替えるたびにKVキャッシュを捨てて計算し直す必要があります。aLoRAは共通の正規化したKVキャッシュに対して学習されているので、1つのチェックポイントに同居でき、制御トークンを入力に置くと、その位置から該当アダプターが働きます。ブログは、チャットの生成で作ったKVキャッシュをその後のアダプターによる判定に再利用できるとも書いています。

使い方の例として、モデルカードには音声入力の呼び出しがあります。OpenAI互換のクライアントから、input_audioを含むメッセージを送ると、内蔵の音声モデルが文字起こしし、その文章が音声部分の代わりにチャットの文脈に差し込まれます。判定は、リクエストのchat_template_kwargsにadapter_nameを指定して切り替えます。

誰がいつから使えるのか・日本では

モデルはHugging Faceで公開されており、バックエンドはHugging Face TransformersとvLLMと書かれています。8Bのモデルカードのリリース日は2026年10月14日です。8Bと30Bはどちらも、基本モデル（Granite 4.1の8Bと30B、コンテキストは128K）にDecision・Guardian・音声認識を載せた同じ構成で、30Bの基本モデルにも同じ128Kの表記があります。

「全アダプター入り・音声なし」の版として、-preview付きの3B・8B・30Bも別に公開されています。GitHubのREADMEのクイックスタートは、今回確認した時点ではこの-previewのモデル名を使った例でした。

日本の読者にとって大事なのは言語です。8Bのモデルカードの基本モデルの対応言語には、英語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、日本語、ポルトガル語、アラビア語、チェコ語、イタリア語、韓国語、オランダ語、中国語が並びます。一方、内蔵の音声認識（470Mパラメータ）は英語のみです。音声認識モデル単体のモデルカードにも「Supported Languages: English」とあります。日本語の音声を文字にする用途には、今回の発表の範囲では使えません。

料金は、モデルがApache 2.0の公開重みなので、自分のGPU環境で動かす前提です。本記事が確認したページに、IBMが提供する有料のホスト型サービスの料金は載っていませんでした。

前と何が違うのか

ブログは、判定モデル（decision model）自体は新しくないとしています。IBMは以前の「Granite Libraries」で、判定やその他のタスク向けアダプターを公開済みで、ブログの説明に沿うと、今回はそれを組み合わせる「Switch」に、新しい汎用のDecision aLoRAと音声認識を足した形です。

比較についてのIBMの主張は次のとおりです。

• Guardian aLoRAは、安全関連の判定タスクで平均すると、Jev 1.13、Microsoft-Decision-1、GPT-Luna-Decisions、Clef-Flashを上回る（IBMのブログ）
• Granite-Switch-4.1-30B（基本のGraniteを凍結し、特化型aLoRAを4つ）と、Jev-27B（Qwen系の基本モデルを凍結し、汎用の判定LoRAを1つ）で、実世界の5ステップのRAGワークフローを競わせたところ、前者のほうがかなり速く完了した（IBMのブログ）
• 3BのカスタムGranite Switchでゲーム「Doom」を操作させたところ、毎秒60〜100回の判断ができた。IBMはJevの報告値として毎秒10回を挙げ、このモデルは遊びながら状況を実況し、質問にも答えられるとしている（IBMのブログ）

判定性能の数字は、モデルカードにも載っています。Decision aLoRAを、公開のDecision Index（高速サブセット1,068行、edition-v0.3）で評価した結果です。

どちらも0〜100のスコアです。このDecision Indexの表には、他社モデルの数字は並んでいません。

他社モデルとの数字の比較は、Guardian側のモデルカード（granitelib-guardian-r1.0のguardian-core）にあります。「最良の学習済みアダプター」とブログが挙げた4モデルを並べた表で、IBMの測定です。

安全性と関数呼び出しでは上回っていますが、RAGの幻覚検出ではJev 1.13、Microsoft-Decision-1、gpt-6-luna-decisionsを下回っています。ブログの「平均すると上回る」は、こうした項目ごとの差を含んだ説明です。なお、ブログでは「GPT-Luna-Decisions」、このモデルカードでは「gpt-6-luna-decisions」と表記されています。

公開直後の8Bはダウンロード28件、READMEはまだ3B-previewのまま

日本時間10月16日5時36〜37分に、ブログと関連ページを順に取得しました。そのときの8Bのモデルカードには、ダウンロード数28、いいね0と表示されていました。公開直後のページです。また、GitHubのREADMEの紹介文とクイックスタートは、先に触れたとおり-previewの3Bのモデル名のままで、今回の8B・30Bの非プレビュー版を前面に出した書き方にはまだなっていませんでした。実際にモデルを動かして試したわけではないので、速度や精度は確認していません。

音声は英語だけ、速さの比較はIBMの説明だけ

• 音声は英語のみで、結合も途上: モデルカードによると、音声エンコーダーとLLMはまだ一緒に学習されておらず、両者をつなぐ学習済みの射影もありません。制約として、英語のみ、出力は小文字・句読点なし、デコード時の制御なしと書かれています
• 性能の主張はIBM自身の比較: 他社の判定モデルとの比較や、RAGワークフローの速度、Doomの毎秒の判断数は、ブログ上のIBMの説明です。Doomの比較相手の数字は、IBMがJevの報告値として引用したものです。詳細なデータはIBMが「今後数週間で公開する」と書いており、本記事の時点では第三者による検証は確認していません
• Decisionは一部の機能が未整備: モデルカードによると、decisionはGranite Librariesに入ったものの、Mellea（GitHubのREADMEによると、LLMの出力を型で制約するPythonのライブラリ）の対応するintrinsicはまだなく、低レベルの呼び出しを使う必要があります。独自アダプターを学習するためのAdapter SDKも「公開予定」の段階です
• 日本での提供: 今回確認したページに提供地域の制限は書かれていませんが、日本語の音声認識は含まれません。日本語の運用例は、今回確認したページにはありませんでした

IBMのGraniteについては、今回の基本モデル（4.1）より後に出た「Granite 4.2」の作り方を整理した記事があります。→ IBM「Granite 4.2」の作り方

突き合わせたIBMとHugging Faceの6ページ

確認時刻は、いずれも日本時間2026年10月16日5時36〜37分です。

• Granite Switch 4.1: Chat, Decisions, and Speech from One Endpoint（Hugging Faceブログ・IBM Granite）
• ibm-granite/granite-switch-4.1-8b
• ibm-granite/granite-switch-4.1-30b
• ibm-granite/granite-speech-5.0-470m-turboctc
• generative-computing/granite-switch（GitHub）
• ibm-granite/granitelib-guardian-r1.0 の guardian-core（Hugging Face）

本記事は続報があり次第更新します。