Ornith-1.5, 스스로 과제를 만들어 학습하는 자기 개선 AI 공개
Ornith-1.5: From Self-Scaffolding to Self-Improvement
Ornith-1.5는 모델이 스스로 새로운 과제를 제안하고, 과제별 스캐폴드를 생성하며, 강화 학습을 위한 솔루션 롤아웃을 만들어내는 완전한 자기 개선 루프를 도입했습니다. 397B MoE, 35B MoE, 9B dense 등 세 가지 규모로 제공되며, 추론, 에이전트, 코딩 작업에서 최고 수준의 성능을 달성합니다. 특히 Ornith-1.5-397B는 Terminal-Bench 2.1에서 86.1, DeepSWE에서 56.0을 기록해 Claude Opus 4.8과 비슷한 성능을 보여주며, GLM-5.2와 DeepSeek-V4-Flash-0731 같은 오픈소스 모델을 능가합니다. 또한 9B 모델은 iPhone과 Android 기기에서 배포 가능하면서도 더 큰 모델들을 능가하는 성능을 보여줍니다.
각 학습 주기는 세 단계로 진행됩니다: 환경이나 코드베이스가 주어지면, 시스템은 모델이 이미 해결한 것보다 더 어려운 과제를 제안하여 능력 격차를 드러내고 훈련 경계를 지속적으로 확장합니다.