webAI는 로컬 하드웨어에서 자동 형식화를 위해 설계된 1.7B 및 3B 파라미터를 가진 공식 논리 추론기 두 가지로 구성된 TwIL-LM 모델 패밀리를 출시했습니다. 이 모델들은 영어를 일차 논리로 변환하고 결론의 타당성을 검증하며, 3B 변형은 도메인 내 공식 논리 작업에서 매크로 게이트 점수 0.4218을 달성했습니다.

  • TwIL-LM3 (3B)는 SmolLM3-3B의 병합 파인튜닝이며, 1.7B 모델은 SmolLM2-1.7B-Instruct를 위한 PEFT LoRA 어댑터입니다.
  • 두 모델 모두 각각 1.06 GB 및 1.78 GiB의 양자화된 빌드로 로컬에서 실행되며, VRAM 4GB만 필요합니다.
  • 학습에는 LoRA 지도 파인튜닝, 체크포인트 병합, λ = 0.25에서의 WiSE-FT 보간법, 그리고 프로그래매틱 검증자에 대한 MGPO가 포함되었습니다.
  • TwIL-LM3는 LFM2.5-8B-A1B까지 모든 아र्म에서 여섯 가지 목표 영역에서 선두를 차지하지만, 여섯 가지 영역 평균에서는 gpt-oss-120b에 뒤처집니다 (0.4488 대 0.5192).
  • 3B 모델은 482 토큰의 가장 짧은 생성을 생산하며, 초당 32.9개의 답변을 생성하는 반면 gpt-oss-120b는 4.2개입니다.

이 출시는 규정 준수 및 법률 운영과 같은 데이터 민감한 환경에서 로컬 실행을 가능하게 하며, 도메인 내 성능과 홀드아웃 기능 유지 간의 균형을 제공합니다.