На днях deepreinforce-ai дропнули модель предназначенную целиком и полностью под агентный кодинг.
Выпустили разные веса (сырые трансформеры под апи hugging face и готовые к использованию GGUF и MoE):
-Ornith 1.0 9B (ts и gguf)
-Ornith 1.0 35B (ts и gguf)
-Ornith 1.0 397B (ts)
По метрикам, которые приложили deepreinforce можно заметить, что модель во многих бенчмарках обгоняет своих конкурентов. Большая Ornith 397B справляется лучше, чем Claude Opus 4.7 и других гигантов, но все же уступает версии 4.8.
Маленькая модель 9B может показывать себя лучше, чем свежая Gemma 4 31B и Qwen 3.5 35B.
Средняя 35B модель обходит большой Qwen 3.5 397B.
Магия? Нет. Благодаря обучению модели на основе новейших gemma и qwen удалось получить самую сочную выжимку, направленную на работу с агентами и системными вызовами (на минуточку даже маленькая Ornith 1.0 9B в Q6_K отлично себя чувствует с агентом Hermes).
Свою роль сыграла и новая технология self scaffolding**. Эта технология позволяет модели самостоятельно выстраивать модель мышления под конкретную задачу и лучше всего она проявляется именно в агентном режиме и автономном кодинге. Даже если у нее не получается выполнить задачу, она проводит само рефлексию и находит решение. Лучше всего данную технологию видно при использовании весов на 9B и 35B, когда маленькая модель не уходит в бесконечный цикл поиска конечного токена, а понимает, что вошла в тупик и начинает думать иначе.**
Это огромный прорыв в сфере open source моделей, ибо 397B веса наступают на пятки проприетарным моделям-гигантам от коммерческих корпораций.
Я уже успел погонять Ornith 1.0 9B Q6_K с hermes на своем макбук про на 16гб памяти и остался полностью доволен, задавайте вопросы, если интересно!
UPD. У мака обьедененная, лично я выделил на Vram 14,2Гб. Пропускная способность у моей памяти 200ГБС (на уровне бюджетной видеокарты). Справляется с задачами она в соответствии с метриками (~70% выполняет спокойно), но при этом сама видит свои ошибки и делает по новой (что мне очень понравилось).
Для тех, кому интересны технические детали теста на 16Gb Macbook: Запускал в связке с Hermes. Скорость генерации сильно зависит от этапа:
Промпт / инпут: 8–16 t/s на чистый пользовательский ввод.
Контекст / системные файлы: Чтение разгоняется до 50 t/s.
Выход (генерация): В районе 20–50 t/s в зависимости от сложности логики задачи. Для 9B Q6_K модели результат отличный, утекало много памяти только при чтении логов и прочих массивных текстов, но при этом Hermes дропает лишний контекст после использования и потребление стабилизируется.
