相关帖子介绍了Ornith-1.5开放模型系列，涵盖9B稠密、35B混合专家和397B混合专家版本，采用自我改进训练策略，并声称在推理、智能体和编程任务上达到同规模开源模型领先水平。模型及FP8、GGUF、MLX和NVFP4量化版本均以MIT许可发布，可供商业与研究使用，为开发者提供了更广泛的开放模型选择。
下线会立即隐藏 Defomo 内容，并联动撤回 Elys 全部 Feed、详情和分享入口；恢复不会补推历史 Feed。 本操作覆盖整个事件簇及未来新成员。
相关帖子介绍了Ornith-1.5开放模型系列，涵盖9B稠密、35B混合专家和397B混合专家版本，采用自我改进训练策略，并声称在推理、智能体和编程任务上达到同规模开源模型领先水平。模型及FP8、GGUF、MLX和NVFP4量化版本均以MIT许可发布，可供商业与研究使用，为开发者提供了更广泛的开放模型选择。
簇级候选：4 个已有簇， 共 4 条代表。
TestingCatalog称，Ornith-1.5-397B在Terminal-Bench 2.1得分超过85.1、SWE-bench Verified超过86，DeepSWE五次运行平均超过56；35B版本得分为68.5和79，并实现每个Token激活3B参数，另有量化9B-Mobile版本面向iPhone和Android。帖子同时指向权重和完整基准表，显示该系列覆盖大规模模型与移动端代码代理场景，影响主要集中在开发者评测和部署选择。
Ornith发布Ornith-1.5开源模型家族，包含397B MoE、35B MoE和9B稠密模型，并称其通过端到端自我改进训练，让模型自主提出任务、生成任务脚手架并产出强化学习所需的解题轨迹。帖子还称，该系列在多数基准测试中的表现达到Opus 4.8和GLM 5.2水平，为开源模型竞争增加了新的性能声明与测试样本。
帖子称，Ornith-1.5已发布9B Dense、35B MoE和397B MoE等开源模型，并采用端到端自我改进训练策略；全系列及量化版本均以MIT许可证开放。其宣称在多项推理、智能体和编程评测中达到同规模开源模型领先水平，性能可与Claude Opus 4.8相当。
转发内容介绍了 Ornith 1.5 开放权重模型家族，称其模型卡默认附带 Hermes Agent 配置，可连接本地 Ornith 1.5 服务器运行，覆盖 9B 至 397B 规模，并预告后续发布基准测试。该信息主要涉及开源模型与智能体工具的组合方式，对开发者部署选择有一定参考价值。
一名测试者分享对 Ornith 1.5 35B A3B 模型的早期实测：初步结果显示，该模型使用的词元更少，在更低限制下通过了更多测试，并通过减少推理步骤产出更高质量的结果。测试仍处于很早阶段，作者计划继续开展交叉对比，当前结论更适合作为体验性信号，而非稳定性能结论。