webAI abre o TwIL-8B, modelo de raciocínio de 8.8B que, segundo a empresa, chega a 93% da fronteira no LiveCodeBench
Pós-treinado a partir do Granite 4.2 8B da IBM, marca 98.2 no MATH-500 e 81.6 no LiveCodeBench nos testes da webAI, mas fica atrás em testes de conhecimento e sai sob licença não comercial.
Por que importa
O TwIL-8B é mais um sinal de que modelos abertos pequenos se aproximam dos de fronteira em tarefas de raciocínio específicas: a webAI diz que ele supera o Qwen3.5-9B em 16 pontos no LiveCodeBench e usa 38% menos tokens por problema do AIME 2026. Os ganhos se concentram em matemática e código; fica 11.5 pontos atrás do Qwen3.5-9B no GPQA Diamond e não tem ajuste de segurança além do que o Granite 4.2 traz. Quantizado, cabe em 4.98 GiB e roda em notebooks comuns. Fique de olho em réplicas independentes.
Fatos principais
- 8.79B parâmetros, pós-treinado a partir do IBM Granite 4.2 8B
- MATH-500 98.2, AIME 2025 88.3
- LiveCodeBench 81.6, 93% da melhor nota de fronteira
- GPQA Diamond 70.2, 11.5 atrás do Qwen3.5-9B
- GGUF Q4_K_M de 4.98 GiB
- Licença não comercial da webAI