ModellekHír
Ornith-1.5-122B: nyílt kódolómodell egyetlen GPU-ra
Az Ornith kiadta az Ornith-1.5-122B-t, egy MIT licences, 122 milliárd paraméteres MoE reasoning modellt. A modellkártya szerint egy 80 GB-os GPU-n fut. SWE-bench Verifieden 84,5 pontot ér el.
Írta: Mikola Máté Patrik · · 2 perc olvasás
Mikola Máté Patrik
Mi jelent meg?
Az Ornith-1.5-122B az Ornith-1.0 utódja, amely a cég szerint a Qwen3.5-re és a Gemma4-re épült további elő- és utótanítással (modellkártya). Az új verzióban az önfejlesztő tanítási hurok már a feladatgenerálást, a scaffold felépítését és a megoldási rolloutokat együtt optimalizálja. A súlyok MIT licenc alatt érhetők el, a kontextus 262 144 token.
Számok a modellkártyáról
- SWE-bench Verified: 84,5 (Qwen3.8-Flash-Next 125B: 82,8).
- SWE-bench Pro: 76,9 (Qwen3.8-Flash-Next: 43,9).
- TerminalBench 2.1: 81,2, itt a Qwen3.8-Flash-Next (83,4) és a DeepSeek-V4-Flash (82,7) előrébb van.
- BrowseComp: 78,5, MCP-Atlas: 74,6, HLE eszközökkel: 48,0.
Forrás: Ornith, Hugging Face modellkártya
Ezek a fejlesztő saját mérései, független ellenőrzés még nincs. A kártya részletezi a harness-beállításokat, és azt is, hogy a SWE-bench futtatásoknál reward hacking elleni védelmet használtak.
Hogyan futtatható?
Az OpenAI-kompatibilis szerver vLLM-mel (0.19.1-től) vagy SGLanggel (0.5.9-től) indítható, a tool calling és a reasoning parser be van kötve. Van FP8, MLX és GGUF változat is, így Macen és helyi gépen is kipróbálható. A modell alapból <think> blokkal kezd, a gondolatmenet külön reasoning_content mezőben jön vissza.
Annak, aki saját infrán futtatna coding agentet, ez most az egyik legerősebb nyílt opció ebben a méretben. Érdemes saját repón is lemérni, mielőtt lecseréli vele a meglévő modellt.
MI segítségével készült, szerkesztő ellenőrizte. Hogyan készülnek a cikkeink
Szerkesztőségünk ellenőrizte és szerkesztette. Rólunk
