Ornith-1.0 – DeepReinforce 开源的 Agentic 编程系列模型

Ornith-1.0是什么

Ornith-1.0 是 DeepReinforce 团队推出的专为 Agentic 编程任务设计的开源大模型系列，模型基于 Gemma 4 与 Qwen 3.5 预训练基座，采用自改进训练框架，在代码生成与软件工程基准上达到同级别开源模型的 SOTA 水平。

Ornith-1.0的主要功能

• 全规格覆盖：提供 9B Dense、31B Dense、35B MoE、397B MoE 四种规格，满足从边缘设备到旗舰级服务器的全场景部署需求。
• Agentic 编程：专为智能体编程任务优化，支持复杂软件工程问题的自动化解决，如代码修复、功能实现与终端命令执行。
• 自改进脚手架生成：模型能够自主生成任务特定的脚手架（harness），引导并优化解决方案的搜索路径。
• 本地部署兼容：已上架 HuggingFace，提供兼容 OpenAI API 的接口及多种本地部署方案。

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Ornith-1.0的技术原理

• 基座模型：基于 Gemma 4 和 Qwen 3.5 的预训练权重进行后训练，继承其语言理解与代码生成能力。
• 自改进训练框架：区别于传统 RL 依赖人工设计脚手架，Ornith-1.0 通过强化学习让模型联合生成解决方案 rollout 与任务特定 harness，实现脚手架与最终解的协同优化。
• 联合优化机制：在训练过程中同时优化任务脚手架和生成结果，使模型能够自主发现更优的搜索轨迹，持续提升输出质量。

如何使用Ornith-1.0

• 获取模型：访问 HuggingFace 平台搜索 Ornith-1.0 系列，下载对应规格的模型权重。
• 本地部署：根据硬件配置选择 9B（边缘设备）、31B/35B或 397B版本。
• 接口调用：用兼容 OpenAI API 的接口集成到现有开发工作流或 Agent 框架中。
• 任务配置：针对 Agentic coding 场景，将模型接入 IDE 插件或自动化软件工程流水线。

Ornith-1.0的核心优势

• 同级 SOTA：397B 旗舰版在 Terminal-Bench 2.1取得77.5 分和 SWE-Bench Verified取得82.4 分超越 Claude Opus 4.7。
• 越级性能：35B MoE 版本在 Terminal-Bench 2.1 上以 64.4 分超越 397B 参数的 Qwen 3.5-397B取得53.5 分，实现以小博大。
• 边缘友好：9B 模型可在低资源环境部署，性能匹敌 Gemma 4-31B 与 Qwen 3.6 35B。

Ornith-1.0的项目地址

• 项目官网：https://deep-reinforce.com/ornith_1_0.html

• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/deepreinforce-ai/ornith-10

Ornith-1.0的同类竞品对比

对比维度	Ornith-1.0	DeepSeek-V4-Pro
参数规模	9B / 31B Dense、35B / 397B MoE（全系列梯度覆盖）	超大参数（具体规格未公开细分梯度）
开源协议	MIT（完全开源，可自由商用）	开源（具体协议以官方为准）
Terminal-Bench 2.1	77.5（397B）/ 64.4（35B）	67.9
SWE-Bench Verified	82.4（397B）	80.6
核心训练方法	自改进训练框架：模型自主生成任务脚手架（harness）并与解决方案联合优化，减少人工设计依赖	RLHF + 规则驱动优化：依赖人类反馈与预设规则进行代码优化
模型定位	Agentic 编程专用：专为智能体编程、终端命令执行、软件工程自动化设计	通用编程开源：面向广泛代码生成与编程辅助任务
部署灵活性	全规格覆盖：9B 可部署至边缘设备，397B 面向服务器集群	主要聚焦超大参数版本，边缘部署受限

Ornith-1.0的应用场景

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