Ornith-1.5：从自我搭建到自我进化
Ornith-1.5: From Self-Scaffolding to Self-Improvement
Ornith-1.5 标志着基础模型迈向端到端自我进化的关键一步。它不再依赖人工设计的任务，而是通过自我生成任务、构建专用脚手架并产出强化学习所需的解决方案，形成完整的自我提升闭环。该模型提供 397B MoE、35B MoE 和 9B 稠密三种规模，在推理、Agent 和代码任务上均达到开源模型的最强水平。旗舰版 Ornith-1.5-397B 在 Terminal-Bench 2.1 和 DeepSWE 上的表现已比肩 Claude Opus 4.8；而仅 9B 参数的轻量版 Ornith-1.5-9B 甚至能部署在手机端，性能却远超 Gemma 4-31B 和 Qwen 3.6-35B 等更大模型。
Ornith-1.5 不再依赖静态的训练分布或手工设计的 Agent，而是不断扩展自己的课程并调整解题策略，从而在推理、代码和 Agent 任务上实现持续的能力提升。
HN 评论区
73- montroser
希望这是真的。看到 Qwen 发出的信号说 3.8 系列不会推出 35B-A3B 版本，实在令人遗憾。MoE 架构对于在合理的消费级硬件上运行这些本地模型至关重要。
- lsb
页面上有与 Qwen 3.6 27b 的对比，我很想看到与 Qwen 3.8 27b 的对比，新版的能力强太多了！
- hxii
有趣的是，在我自己的基准测试中（希望能找到一个足够好的本地模型来运行个人助手代理），Ornith-1.0-9B 的表现比 Qwen3.5-9B 差，而根据它们的评分，结果本该是反过来的。
我肯定也会让 Ornith-1.5-9B 接受同样的严苛测试！
- prometheus1992
迫不及待想试试这个。Ornith1 (9B) 是个非常不错的模型。我一直在本地运行它，用的是 - https://github.com/deepanwadhwa/samosa-chat
- rbanffy
是时候升级我家庭实验室的主服务器了，正在纠结该选哪台机器。
要能以可接受的速度运行那个 397B 的模型，需要什么样的硬件？