SignalStack
খবরে ফিরে যান

webAI প্রকাশ করেছে TwIL-8B, একটি ৮.৮ বিলিয়ন প্যারামিটার যুক্ত রিজনিং মডেল, যা MATH-500-এ ৯৮.২ স্কোর করেছে

মূল প্রতিবেদন পড়ুন

এআই সারাংশ

TwIL-8B সাধারণ হার্ডওয়্যারে উচ্চ-প্রদর্শনকারী গণিত ও কোড রিজনিং সরবরাহ করে, যা ব্যয়বহুল অবকাঠামো ছাড়াই উন্নত AI অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে।

এআই দিয়ে তৈরি সারাংশ। প্রেক্ষাপট ও নির্ভুলতার জন্য মূল প্রতিবেদন দেখুন।

উৎসের অংশবিশেষ

এটি ফিডে পাওয়া অংশবিশেষ। এটি সংক্ষিপ্ত বা প্রকাশকের মূল ভাষায় হতে পারে।

webAI has released TwIL-8B, an 8.8B reasoning model for math, code and instruction following. The TwIL-8B reasoning model is post-trained from IBM’s Granite 4.2 8B. Weights are on Hugging Face under a non-commercial license. webAI’s launch post frames the pitch around cost per task, not raw scale. The 4-bit build is 4.98 GiB, sized for CPU or modest-VRAM GPU inference. TL;DR Size: 8.79B parameters, dense. 131,072-token context, inherited from the base model. Runs on: CPU or modest-VRAM GPU via a 4.98 GiB Q4_K_M GGUF. Full bf16 weights are 16.38 GiB. Performance: Leads its size class on math and code, trails on knowledge benchmarks. Best: MATH-500 at 98.2, the top score in webAI’s comparison. Worst: GPQA Diamond at 70.2, 11.5 points behind Qwen3.5-9B. HLE is 12.6 (verbose variant). What is TwIL-8B? TwIL-8B is a dense decoder-only reasoning model from webAI. It has 40 layers, hidden size 4096, and 32 attention heads with 8 KV heads. Input and output are English text only. The model writes a block before each answer. It ships in 2 variants with the same architecture and tokenizer. Balanced is the default and produces shorter reasoning traces. Verbose reasons longer and targets hard contest-style problems. TwIL-8B extends webAI’s TwIL family. The first members were 1.7B and 3B formal-logic models released in August 2026. How was TwIL-8B trained? webAI used 3 post-training stages: Full-parameter SFT on reasoning traces for math, STEM and instruction following. GRPO/DAPO reinforcement learning on math, code, STEM and instruction prompts. This produces the verbose variant. Length-aware RL with a reward that favors shorter traces against per-domain length references. This produces the balanced variant. Training pools were decontaminated with 13-gram matching against AIME, HMMT, MATH-500, GPQA and other evals. How does TwIL-8B perform on benchmarks? All TwIL-8B scores are self-reported, high-effort pass@1 with thinking enabled. Scores marked † were measur

অগ্রাধিকার সম্পর্কে

উৎসের বিশ্বাসযোগ্যতা, শব্দ ও সত্তার ভিত্তিতে ১–১২ স্কেলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সাজানোর সহায়ক। উচ্চ: ৯–১২; মাঝারি: ৬–৮; নিম্ন: ১–৫। এটি জরুরিতা বা খবরের সত্যতা নির্ধারণ করে না এবং সম্পাদকীয় অনুমোদন নয়।

এই বিষয়ের আরও খবর

MarkTechPost

রিকার্সিভ AI রিপল-৬৫বি প্রিভিউ প্রকাশ করেছে: টার্মিনাল-বেন্চ ২.১-এ ৮০.৫ স্কোর অর্জনকারী ৬৫বি ডেন্স ওপেন-ওয়েট মডেল

রিকার্সিভের নতুন ৬৫বি ওপেন-ওয়েট মডেলটি কোডিং বেঞ্চমার্কেতে অনেক বড় প্রতিদ্বন্দ্বীদের চেয়ে ভালো পারফর্ম করে, যা প্রমাণ করে যে এখন ছোট ডেন্স মডেলগুলো এজেন্টিক টাস্কে বিশাল সিস্টেমের সমান হতে পারে।

মাঝারি অগ্রাধিকার 7/12
Hugging Face Blog

ধর্ম ফিল্ড এক্সট্র্যাক্টর: যেকোনো ডকুমেন্ট ইন, গঠনমূলক ফিল্ডস JSON আউট

এই টুলটি যেকোনো ডকুমেন্টকে গঠনমূলক JSON ফিল্ডে রূপান্তর করে, ডেটা এক্সট্র্যাকশনকে সহজ করে এবং অগঠিত তথ্যের কার্যকর, স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়াকরণকে সক্ষম করে।

নিম্ন অগ্রাধিকার 5/12