Granite 4.2 是 IBM 推出的大语言模型系列，本文深入剖析了其从数据准备到模型训练的全流程。文章不仅介绍了架构设计，还重点说明了如何通过高质量数据筛选、指令微调和对齐技术来提升模型性能。相比以往版本，4.2 在推理、编码和多语言任务上均有显著改进，同时保持了开源可复现的特点。这项工作之所以值得关注，是因为它详细披露了工业级 LLM 的实际构建经验，让研究者和开发者能够了解高性能模型的“配方”，而非只看到最终产物。对于希望改进自家模型或探索模型背后的技术细节的读者来说，这篇文章提供了宝贵的参考。