webAI veröffentlicht TwIL-8B, ein 8.8B-Reasoning-Modell, das laut Firma auf LiveCodeBench 93 % der Spitze erreicht
Aus IBMs Granite 4.2 8B nachtrainiert, erreicht es in webAIs eigenen Tests 98.2 bei MATH-500 und 81.6 bei LiveCodeBench, liegt bei Wissenstests aber zurück und steht unter einer nicht kommerziellen Lizenz.
Warum es wichtig ist
TwIL-8B ist ein weiteres Zeichen, dass kleine offene Modelle bei eng gefassten Reasoning-Aufgaben zur Spitze aufschließen: webAI zufolge schlägt es Qwen3.5-9B auf LiveCodeBench um 16 Punkte und braucht pro AIME-2026-Aufgabe 38 % weniger Tokens. Die Zugewinne liegen bei Mathematik und Code; bei GPQA Diamond liegt es 11.5 Punkte hinter Qwen3.5-9B und hat kein Sicherheitstraining über das von Granite 4.2 hinaus. Quantisiert passt es in 4.98 GiB und läuft auf normalen Laptops. Abzuwarten sind unabhängige Nachprüfungen.
Die wichtigsten Fakten
- 8.79B Parameter, nachtrainiert aus IBM Granite 4.2 8B
- MATH-500 98.2, AIME 2025 88.3
- LiveCodeBench 81.6, 93 % des besten Frontier-Werts
- GPQA Diamond 70.2, 11.5 hinter Qwen3.5-9B
- GGUF Q4_K_M mit 4.98 GiB
- Nicht kommerzielle webAI-Lizenz