webAI lance TwIL-8B

LLéna

Mercredi, webAI a lancé TwIL-8B, un modèle de raisonnement dense de 8,79 milliards de paramètres, post-entraîné à partir d’IBM Granite 4.2 8B, selon MarkTechPost. Ses poids sont disponibles sur Hugging Face sous licence non commerciale, et le modèle existe en deux variantes, Balanced et Verbose. webAI annonce des scores de 98,2 sur MATH-500 et de 81,6 sur LiveCodeBench, mais ces résultats sont auto-déclarés et mesurés avec un effort de raisonnement élevé ; ils mettent en avant les performances revendiquées en mathématiques et en programmation, sans garantir une comparaison directe avec d’autres modèles. L’entreprise indique que TwIL-8B est moins performant sur certains tests de connaissances, avec un score de 70,2 sur GPQA Diamond. webAI précise que la version de LiveCodeBench utilisée n’a pas été consignée ; les versions et les conditions de comparaison ne sont pas toujours identiques. Balanced est conçue pour produire des raisonnements plus courts, tandis que Verbose vise les problèmes difficiles de type concours. webAI décrit un entraînement supervisé sur des traces de raisonnement, puis des étapes d’apprentissage par renforcement adaptées à chaque variante : pour Verbose, cet apprentissage vise la variante elle-même, tandis que pour Balanced, il tient compte de la longueur des réponses. Une version quantifiée Q4_K_M occupe 4,98 Gio et pourrait tourner sur un processeur ou une carte graphique à mémoire modeste ; les poids complets en bf16 occupent 16,38 Gio, ce qui donne une indication de l’écart de taille entre les deux versions.