webAI ने TwIL-LM जारी किया है, जो स्थानीय हार्डवेयर पर ऑटोफॉर्मलाइजेशन के लिए डिज़ाइन किए गए 1.7B और 3B पैरामीटर वाले फॉर्मल-लॉजिक रीजनर्स का दो-मॉडल परिवार है। ये मॉडल अंग्रेजी को प्रथम-क्रम तर्क (first-order logic) में अनुवाद करते हैं और निष्कर्ष की वैधता की जाँच करते हैं, जिसमें 3B वेरिएंट डोमेन-इन फॉर्मल लॉजिक कार्यों पर मैक्रो गेट स्कोर 0.4218 प्राप्त करता है।

  • TwIL-LM3 (3B) SmolLM3-3B का विलीन फाइन-ट्यून्ड संस्करण है, जबकि 1.7B मॉडल SmolLM2-1.7B-Instruct के लिए एक PEFT LoRA एडेप्टर है।
  • दोनों मॉडल क्रमशः 1.06 GB और 1.78 GiB के क्वांटाइज्ड बिल्ड्स के साथ स्थानीय रूप से चलते हैं, जिसके लिए केवल 4 GB VRAM की आवश्यकता होती है।
  • प्रशिक्षण में LoRA सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग, चेकपॉइंट फ्यूजन, λ = 0.25 पर WiSE-FT इंटरपोलेशन और एक प्रोग्रामेटिक वेरिफायर के खिलाफ MGPO शामिल था।
  • TwIL-LM3 छह ऑब्जेक्टिव लेंस में LFM2.5-8B-A1B तक सभी आर्म्स पर अग्रणी है, लेकिन छह-लेंस औसत (0.4488 बनाम 0.5192) पर gpt-oss-120b से पीछे है।
  • 3B मॉडल 482 टोकन की सबसे छोटी जनरेशन उत्पन्न करता है, जिससे प्रति सेकंड 32.9 उत्तर मिलते हैं, जबकि gpt-oss-120b का यह मान 4.2 है।

यह रिलीज कंप्लायंस और कानूनी संचालन जैसे डेटा-संवेदनशील वातावरणों के लिए स्थानीय निष्पादन को सक्षम बनाती है, जो डोमेन-इन प्रदर्शन और हेल্ড-आउट क्षमता संरक्षण के बीच संतुलन प्रदान करती है।