TwIL 8B balanced
8.8BwebAI TwIL
基于 IBM Granite 4.2 8B 后训练的推理模型，用于数学、代码与指令遵循。本条只收录 balanced 权重；verbose 是另一套权重，不混入本条量化档位。40 层均保留随上下文增长的 KV 缓存。webAI 许可仅允许非商业研究和教育用途。未公布量化质量损失。
131K
最大上下文
1
量化变体
GGUF Q4_K_M
最佳质量
—
困惑度增幅（最佳档位）
量化变体对比
各量化级别的显存、质量损失及 RTX 4090 推理速度
实测 = 本站跑过 · 估算 = 本站未跑过：推算所得，或本站未核实的数字 · 社区 = 公开报告
每个体积对应哪个文件
文件大小不等于显存：显存一栏是计算器在 4K 上下文下的总量 —— 权重加 KV 缓存，再加 10% 的激活缓冲。两边的单位是有意不同的：文件大小用十进制 GB，和 Hugging Face 列表一致；显存一栏用 GiB（1024³ 字节），并在权重上多算 2%，所以 7.12 GB 的文件在那一栏里约是 6.8 GiB。仓库若带视觉投影（mmproj），它是另外下载的文件，两个数字都不含它。
- GGUF Q4_K_MwebAI-Official/TwIL-8B · TwIL-8B-Q4_K_M-balanced.gguf · 5.35 GB (5,347,917,568 字节) · 2026-11-15 核对
相关社区实测
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与 Qwen3.5 9B 对比Qwen3.5 9B
Alibaba Qwen3.5
Qwen 最新的小尺寸模型，8 到 16 GB 显卡的常见选择。32 层中只有 8 层保留会增长的 KV 缓存，所以在普通硬件上也能用长上下文。Q4_K_M 在 4K 下约需 6.6 GB，16K 下约 7.0 GB，8 GB 显卡就能从容运行；32K（7.5 GB）在 8 GB 卡上偏紧，10 GB 起才宽裕；用满 256K 窗口约需 15.2 GB。Q8_0 约需 10.4 GB，12 GB 起就很宽裕。Qwen3.5 的小尺寸默认关闭推理模式；它通过单独的视觉编码器读取图像。体积按已公布的 GGUF 文件大小计算，各档位的质量损失未公布。
Granite 4.2 8B
IBM Granite
IBM Granite 4.2 系列（3B、8B、30B）中的 8B 稠密推理模型，8 月以 Apache 2.0 发布。默认开启思考，可通过聊天模板切换为不思考或低强度模式。它不是 Granite 4.0 那种混合架构，而是普通 Transformer，llama.cpp 以 `granite` 架构运行，40 层全部保留完整缓存：Q4_K_M 在 4K 上下文下约 6.5 GB，32K 约 11.3 GB，用满 128K 窗口约 27.8 GB。所以短上下文用 8 GB 显卡就够，处理长文档需要 16 GB。体积按 bartowski 的 GGUF 文件计算；IBM 没有公布各量化档位的困惑度，所以不显示质量损失。
Qwen2.5 14B Instruct
Alibaba Qwen2.5
性能与资源消耗的最佳平衡点，Q4 量化仅需 16GB 显存。
Phi-3 Medium 14B Instruct
Microsoft Phi
Microsoft 中型 Phi-3，16GB 显卡上质量/显存比极佳。
在本地运行 TwIL 8B balanced
在 Q4_K_M、4K 上下文下，TwIL 8B balanced 约需 6.3 GB —— 权重 5.1 GB、KV 缓存 0.63 GB、激活缓冲 0.6 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 8 GB 显卡 —— 共 9 张，RTX 4060 起步；78 张卡中有 76 张可以。这些是计算值而非实测值：估算把「宽裕」的界线画在显存的 88%，大致就是桌面环境需要留出的余量。
上下文变长会多花多少
从 4K 提到 32K 约多占 4.37 GB，总量来到 11.1 GB。权重不随上下文变化，只有 KV 缓存会，而且是线性增长 —— 规划长文档场景时要盯的就是这个数字。该模型的原生上下文是 128K；在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 28 GB。
该下载哪个版本
本索引只收录了 TwIL 8B balanced 的 GGUF 格式，共 1 个档位（Q4_K_M）。 该模型没有公开的逐档困惑度数据，因此质量一列留空而不是填估算值 —— 在同一个模型内部，位数越多越忠实是数据唯一支持的排序。本站硬件上没有该模型的吞吐实测数据。GGUF 可在 NVIDIA、AMD 与苹果芯片上通过 llama.cpp 和 Ollama 运行；AWQ 与 GPTQ 面向 CUDA 和 ROCm 上的 vLLM；EXL2 是 ExLlamaV2 —— 仅限 CUDA，而且已经归档，适合本机使用而不适合提供服务。
常见问题
- TwIL 8B balanced 需要多少显存？
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 6.3 GB，到 32K 时约 11.1 GB。这个数字是权重加 KV 缓存再加 10% 激活缓冲，由模型架构计算得出，不是在显卡上实测的。
- TwIL 8B balanced 能在 8GB 显卡上跑吗？
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 6.3 GB，在 RTX 4060 上还剩 1.7 GB，本索引中 9 张 8 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格；78 张中有 76 张可以。
- TwIL 8B balanced 该用哪个量化档位？
- 本索引只收录了这个模型的 Q4_K_M 一个档位，这里没有可选的。
这个模型能跑在哪
按 Q4_K_M、4K 上下文估算，显存从小到大排列。「从容」指估算占用不超过显存的 88%。
怎么把它跑起来
针对本模型及同类硬件的部署指南。
本页数字会随模型数据或运行时版本的变化而更新。最近更新 2026-11-15 RSS → /zh/feed.xml