TwIL-8B

TwIL-8B 是奥斯汀 webAI（CEO David Stout）于 2026 年 11 月 4 日 宣布开源的 8.8B 推理模型，基于 ibm-granite/granite-4.2-8b 全参 SFT + GRPO/DAPO RL，再经长度感知 RL 得到 balanced（默认）与 verbose 两套变体。官方称在同体量开源对比中拿下最高 MATH-500（98.2） 与 LiveCodeBench（81.6，verbose），指令跟随 IFBench 高于 Qwen3.5-9B 约 9.9 分，并称编码/指令上达到 frontier 约 88–93%。

权重与 GGUF 在 Hugging Face webAI-Official/TwIL-8B；约 16.4 GiB bf16，Q4_K_M 约 5 GiB，可本地跑。许可证为 webAI Non-Commercial License v1.0（底座 Granite 为 Apache 2.0）。注意：库内已有的 WebAI 词条指 Opera 的浏览器端 WebAI API，与本 webAI.com / TwIL 产品线不是同一主体。

解决什么问题

小参数本地模型往往在竞赛数学与代码上掉队。TwIL-8B 把重心放在 contest math / LiveCodeBench / 指令跟随，并用 length-aware RL 压短思考链路。

与同类差异

同属 TwIL 家族（此前有 TwIL-LM3 / TwIL-LM3-Pro 形式逻辑小模型），但 8B 档面向数学与代码，而非纯形式逻辑。相对 Qwen3.5-9B：代码与 IF 更强，知识类（GPQA 等）更弱。

限制

• 非商业许可证，商用需另签协议。
• 知识与 HLE 明显落后更大模型；默认思考链路仍很长。
• 部分标 † 的分数测在 verbose 变体，balanced 尚未全部复测。

适合谁

要在笔记本/小 GPU 上跑竞赛数学与代码推理、可接受非商业许可的研究与个人用户。

如何上手

1. 打开 HF 模型卡。
2. AutoModelForCausalLM.from_pretrained("webAI-Official/TwIL-8B") 或 llama-cli -hf webAI-Official/TwIL-8B --hf-file TwIL-8B-Q4_K_M-balanced.gguf。
3. 竞赛题请给足 max_new_tokens（官方建议数万），并按任务选 balanced/verbose。