Ornith-1.0: Open-source модель для агентного кодинга, которая сама строит свой инструментарий

DeepReinforce представила Ornith-1.0 — первое семейство моделей с открытыми весами под лицензией MIT. Доступны варианты: 9B Dense, 31B Dense, 35B MoE и 397B MoE. Модель построена поверх предобученных Gemma 4 (Apache 2.0) и Qwen 3.5 (Apache 2.0), что снимает юридические риски, характерные для ранних Gemma.

Ornith-1.0 достигает state-of-the-art среди open-source моделей сопоставимого размера на задачах кодинга. Ключевая особенность — self-scaffolding: модель способна самостоятельно строить и запускать агентный инструментарий, выполняя множество вызовов инструментов в рамках одной сессии. Автор уже протестировал 35B версию (GGUF, 20 ГБ) в LM Studio: модель легко справилась с поиском кода по проекту Datasette и нарисовала пеликана со скоростью 103 токена/с.

О самой DeepReinforce пока известно мало. Самая ранняя публикация лаборатории — CUDA-L1 (июнь 2025) про оптимизацию CUDA через контрастное обучение с подкреплением. Ornith-1.0 доступна для загрузки и локального запуска.