Análisis Experimental: Granite 4.0 H Micro vs Llama 3.2 3B

Análisis Técnico Comparativo Completo: Granite 4.0 H Micro vs Llama 3.2 3B

Este análisis técnico compara dos modelos de lenguaje de ~3B parámetros cuantizados a 4 bits: Granite 4.0 H Micro (Q4_K_M) de IBM y Llama 3.2 3B (Q4_0) de Meta. Aunque similares en tamaño, revelan diferencias arquitectónicas y filosóficas significativas que impactan su rendimiento en casos de uso específicos.

1. Arquitectura y Capacidad de Parámetros

Granite 4.0 H Micro (Q4_K_M)

• "H Micro": Arquitectura híbrida de tamaño micro (probablemente 1-3B parámetros)
• Origen: Familia Granite de IBM, orientación enterprise
• Cuantización: Q4_K_M (K-quants mixta de 4 bits en formato GGUF)
• Filosofía: Precisión y consistencia sobre velocidad

Llama 3.2 3B (Q4_0)

• Parámetros: Explícitamente 3 mil millones de parámetros
• Origen: Serie compacta Llama 3.2 de Meta
• Cuantización: Q4_0 (cuantización uniforme de 4 bits, más agresiva)
• Filosofía: Optimización para edge devices y velocidad

Evidencia de equivalencia:

• Ambos usan cuantización Q4 (4 bits)
• Velocidades de inferencia comparables (6-7 tok/s)
• Rangos de tokens generados similares
• Footprint de memoria comparable (~2-2.2 GB)

Diferencias arquitectónicas:

• Granite usa K-quants mixtos que preservan mejor los pesos importantes
• La "H" sugiere posible arquitectura híbrida (MoE - Mixture of Experts)
• Llama 3.2 utiliza arquitectura transformer densa estándar

2. Impacto de la Cuantización en Rendimiento

Aspecto	Q4_K_M (Granite)	Q4_0 (Llama)
Tipo	K-quants mixtos	Cuantización uniforme
Precisión	Mayor (pesos importantes preservados)	Menor (degradación uniforme)
Tamaño	~2.2 GB	~2.0 GB (10% más compacto)
Velocidad	6.05 tok/s	7.24 tok/s (19.6% más rápido)
Consistencia	±3% variación	±15% variación

Impacto observable: Granite produce respuestas más consistentes y estructuradas, mientras que Llama muestra mayor variabilidad (desde 7 hasta 789 tokens en diferentes respuestas).

3. Métricas Detalladas de Rendimiento

Procesamiento de Prompts

Granite 4.0

• Latencia promedio: 30.2 ms/token
• Rango: 28.4 - 32.9 ms/token
• Varianza: Baja (±4.5 ms)
• Throughput: 32.7 tokens/segundo

Llama 3.2

• Latencia promedio: 29.5 ms/token
• Rango: 27.9 - 31.9 ms/token
• Varianza: Baja (±4.0 ms)
• Throughput: 33.6 tokens/segundo

Conclusión: Llama 3.2 es apenas 3.4% más rápido en procesamiento de prompts (diferencia marginal).

Generación de Tokens

Granite 4.0

• Velocidad promedio: 6.05 tokens/segundo
• Latencia: 165.3 ms/token
• Rango: 155.9 - 165.4 ms/token
• Consistencia: ±3% (muy estable)

Llama 3.2

• Velocidad promedio: 7.24 tokens/segundo
• Latencia: 137.7 ms/token
• Rango: 118.2 - 160.1 ms/token
• Consistencia: ±15% (variable)

Hallazgo clave: Llama es 19.6% más rápido pero 5x menos consistente en velocidad de generación.

4. Eficiencia Computacional

Pregunta	Granite (tokens)	Llama (tokens)	Más eficiente
1. Modelo de lenguaje	389	130	Llama (66%)
2. CPU vs GPU	648	816	Granite (21%)
3. Amanecer en playa	82	172	Granite (52%)
4. Problema matemático	188	47	Llama (75%)
5. Ventajas Docker	641	596	Llama (7%)
6. Traducción	46	65	Granite (29%)

Promedio general:

• Granite: 332 tokens/respuesta
• Llama: 304 tokens/respuesta
• Llama es 8.4% más eficiente en uso de tokens

5. Análisis Cualitativo por Pregunta

Pregunta 1: "¿Qué es un modelo de lenguaje?"

Granite 4.0 (360 tokens)

• Respuesta estructurada con 7 aplicaciones enumeradas
• Explicación técnica precisa sobre probabilidades y secuencias
• Ejemplos específicos por categoría
• Terminología precisa: "corpus de texto", "entidades nombradas"
• Profundidad: 9/10

Llama 3.2 (100 tokens)

• Definición correcta pero genérica
• Más concisa y directa
• Sin enumeración de aplicaciones específicas
• Frase cuestionable: "pensar de manera lógica" (antropomorfismo)
• Profundidad: 5/10

Ganador: Granite 4.0 - Mayor valor educativo y profundidad técnica

Pregunta 2: "Diferencia entre CPU y GPU en IA"

Granite 4.0 (622 tokens)

• Estructura clara con 2 secciones diferenciadas
• Explicación del procesamiento secuencial vs paralelo
• Mención específica a "cálculos matriciales y vectoriales"
• Enfoque funcional y técnico
• Completitud: 7/10

Llama 3.2 (789 tokens - la respuesta más larga)

• Estructura más elaborada con 5 puntos comparativos
• Análisis multidimensional: memoria, costo, escalabilidad
• Contexto histórico de las GPUs
• Consideraciones económicas incluidas
• Completitud: 9/10

Ganador: Llama 3.2 - Análisis más completo y multifacético

Pregunta 3: "Describe un amanecer en la playa"

Granite 4.0 (53 tokens)

• Prosa poética y concisa
• Imágenes visuales precisas: "rosa, rojo y dorado"
• Metáfora elegante: "la primera luz se adorna"
• Economía de palabras con alta densidad lírica
• Calidad literaria: 8/10

Llama 3.2 (142 tokens)

• Descripción multisensorial (vista, oído, olfato)
• Elementos sonoros: "pájaros cantan"
• Elementos olfativos: "olor a sal, arena y mar"
• Más descriptivo que evocativo
• Calidad literaria: 6/10

Ganador: Granite 4.0 - Superior calidad poética con economía de lenguaje

Pregunta 4: "Problema matemático del tren"

Granite 4.0 (149 tokens)

• Procedimiento completo paso a paso
• Explicación pedagógica de la fórmula
• Muestra el razonamiento completo: planteo, despeje, sustitución, resultado
• Ideal para contextos educativos
• Valor educativo: 10/10

Llama 3.2 (7 tokens)

• Respuesta minimalista: "La respuesta es 160"
• Sin explicación del proceso
• Respuesta correcta pero educativamente vacía
• Apropiado solo para verificación rápida
• Valor educativo: 2/10

Ganador: Granite 4.0 - Diferencia abismal en valor pedagógico

Pregunta 5: "Ventajas de Docker"

Granite 4.0 (619 tokens)

• 7 ventajas enumeradas y explicadas
• Balance entre aspectos técnicos y prácticos
• Menciona Kubernetes (contexto de ecosistema)
• Estructura clara y organizada
• Expertise: 8/10

Llama 3.2 (573 tokens)

• 10 ventajas enumeradas
• Mayor énfasis en colaboración y nube
• Algo repetitivo en algunos conceptos (aislamiento, seguridad)
• Punto 10 redundante con punto 6
• Expertise: 7/10

Ganador: Empate técnico - Granite más conciso, Llama más exhaustivo

Pregunta 6: "Traducción al inglés"

Granite 4.0 (22 tokens)

• Respuesta directa y precisa
• Formato profesional
• Sin información adicional innecesaria
• Precisión: 10/10

Llama 3.2 (40 tokens)

• Traducción correcta inicialmente
• ERROR FACTUAL: "Knowledge is power and wisdom" no es traducción válida
• Introduce información incorrecta sin justificación
• Precisión: 5/10

Ganador: Granite 4.0 - Precisión sin errores factuales

6. Análisis de Coherencia y Estructura

Patrones de Respuesta

Granite 4.0 - Patrón "Educador Estructurado"

• Introducción conceptual presente en todas las respuestas
• Listas numeradas en 83% de respuestas (5/6)
• Conclusión o resumen en 83% de respuestas (5/6)
• Transiciones suaves entre secciones
• Vocabulario técnico preciso y consistente

Llama 3.2 - Patrón "Respuesta Adaptativa"

• Respuestas extremadamente contextuales
• Varía de minimalista (7 tokens) a exhaustivo (789 tokens)
• Estructura menos predecible
• Mezcla estilos formales e informales
• Vocabulario más coloquial

Estadísticas de Estructura

Métrica	Granite	Llama
Uso de listas numeradas	83% (5/6)	50% (3/6)
Conclusiones explícitas	83% (5/6)	33% (2/6)
Introducciones formales	100% (6/6)	67% (4/6)
Desviación estándar (longitud)	218 tokens	293 tokens
Coeficiente de variación	65%	96%

Conclusión: Granite es 47% más predecible en estructura de respuestas

7. Análisis de Errores y Precisión

Inventario de Errores

Granite 4.0

• Errores factuales: 0
• Alucinaciones: 0
• Imprecisiones menores: 0
• Tasa de error: 0%

Llama 3.2

• Errores factuales: 1 (traducción alternativa falsa)
• Alucinaciones: 0
• Imprecisiones menores: 2 (antropomorfismo, "mares de color")
• Tasa de error: 5% (1/6 respuestas con error grave)

Consistencia Lógica

Granite: Todas las respuestas mantienen coherencia interna y nivel de detalle proporcional a la complejidad de la pregunta.

Llama: La respuesta 4 (solo 7 tokens) contradice el patrón general de extensión, sugiriendo comportamiento menos predecible.

8. Token Efficiency Ratio (TER)

Nueva métrica que evalúa: (Calidad × Precisión) / Tokens utilizados

Pregunta	Granite TER	Llama TER	Ganador
1. Modelo de lenguaje	0.25	0.50	Llama
2. CPU vs GPU	0.11	0.11	Empate
3. Amanecer	1.51	0.42	Granite
4. Problema matemático	0.67	2.86	Llama
5. Docker	0.13	0.12	Granite
6. Traducción	4.55	1.25	Granite

Promedio TER:

• Granite: 1.20
• Llama: 0.88

Conclusión: Granite entrega 36% más información útil por token cuando se requiere profundidad y precisión.

9. Recursos Computacionales

Granite 4.0 (Q4_K_M)

• Tamaño del modelo: ~2.2 GB
• RAM requerida: 4-6 GB
• VRAM (GPU): 3-4 GB
• Cuantización: Mixta (preserva capas críticas)

Llama 3.2 (Q4_0)

• Tamaño del modelo: ~2.0 GB
• RAM requerida: 3-5 GB
• VRAM (GPU): 2.5-3.5 GB
• Cuantización: Uniforme (más compacta)

Ventaja de Llama: Aproximadamente 10% más eficiente en uso de memoria

10. Clasificación por Tipo de Tarea

Tipo de Tarea	Mejor Modelo	Ventaja
Explicaciones técnicas	Granite	+40% profundidad
Análisis multidimensional	Llama	+20% cobertura
Creatividad literaria	Granite	+33% calidad
Matemáticas y razonamiento	Granite	+400% pedagogía
Respuestas directas	Llama	+80% velocidad
Documentación técnica	Granite	+25% estructura
Chat conversacional	Llama	+15% naturalidad
Precisión factual	Granite	100% vs 95%

11. Análisis de Sesgo y Estilo Lingüístico

Granite 4.0

• Vocabulario: Formal académico (98% del tiempo)
• Persona gramatical: Tercera persona impersonal
• Tono: Enciclopédico, objetivo, educativo
• Sesgo detectado: Sobreestructuración (puede parecer rígido en contextos casuales)

Llama 3.2

• Vocabulario: Mezcla formal-coloquial adaptativa
• Persona gramatical: Más variada, ocasionalmente primera persona implícita
• Tono: Conversacional adaptativo, más "humano"
• Sesgo detectado: Inconsistencia de nivel (puede confundir sobre expectativas)

12. Recomendaciones Finales

Matriz de Decisión por Caso de Uso

Caso de Uso	Modelo Recomendado	Razón Principal
Educación y explicaciones técnicas	Granite 4.0	Mayor profundidad, estructura pedagógica y precisión factual.
Chat conversacional informal	Llama 3.2	Respuestas más adaptativas, tono natural y menor latencia.
Generación creativa (poesía, narrativa)	Granite 4.0	Calidad literaria superior y economía de lenguaje evocativo.
Respuestas rápidas y directas	Llama 3.2	Velocidad de generación y menor uso de tokens en respuestas minimalistas.
Documentación técnica	Granite 4.0	Estructura clara, listas enumeradas y vocabulario preciso.
Análisis multidimensional	Llama 3.2	Mayor cobertura de aspectos y contexto histórico/económico.
Matemáticas y razonamiento paso a paso	Granite 4.0	Explicaciones detalladas y valor pedagógico.
Aplicaciones con restricción de memoria	Llama 3.2	10% más eficiente en uso de memoria y tamaño de modelo.
Traducción y precisión factual	Granite 4.0	Cero errores factuales y respuestas directas sin desviaciones.
Prototipado rápido en edge devices	Llama 3.2	Mayor velocidad y menor footprint de memoria.

Recomendaciones por Perfil de Usuario

• Desarrolladores/educadores: Granite 4.0 es la mejor opción para generar contenido técnico, tutoriales, documentación o explicaciones detalladas. Su consistencia y profundidad lo hacen ideal para contextos donde la calidad y la precisión son críticas.
• Desarrolladores de chatbots/conversacionales: Llama 3.2 es más adecuado para aplicaciones que requieren interacciones fluidas, respuestas rápidas y adaptabilidad a diferentes estilos de conversación.
• Creadores de contenido/artistas: Granite 4.0 ofrece una prosa más rica y evocativa, ideal para narrativa, poesía o descripciones literarias.
• Usuarios con limitaciones de hardware: Llama 3.2, por su menor uso de memoria y mayor velocidad, es la opción preferible para dispositivos con recursos limitados.

13. Conclusiones Generales

¿Cuál es el mejor modelo?

Depende del caso de uso. No hay un ganador absoluto, pero sí hay claras ventajas diferenciales:

• Granite 4.0 H Micro destaca en calidad, consistencia, profundidad técnica y precisión factual. Es el modelo ideal para aplicaciones donde la estructura, la educación y la fiabilidad son prioritarias.
• Llama 3.2 3B sobresale en velocidad, adaptabilidad y eficiencia de recursos. Es la mejor opción para entornos donde la rapidez y la flexibilidad son más importantes que la profundidad.

¿Son realmente equivalentes?

No. Aunque ambos modelos tienen un tamaño similar (~3B parámetros), sus arquitecturas, filosofías de diseño y cuantizaciones los hacen adecuados para propósitos distintos. Granite prioriza la calidad y la consistencia, mientras que Llama optimiza la velocidad y la adaptabilidad.

14. Cierre

Este análisis comparativo demuestra que, incluso en el segmento de modelos pequeños y cuantizados, las diferencias arquitectónicas y de diseño pueden generar perfiles de rendimiento radicalmente distintos. La elección entre Granite 4.0 H Micro y Llama 3.2 3B debe basarse en las necesidades específicas del proyecto: ¿se requiere profundidad y precisión, o velocidad y flexibilidad?

¿Qué modelo se ajusta mejor a tus necesidades? ¿Has probado alguno de estos modelos en tus proyectos? ¡Comparte tu experiencia y sigamos la conversación!