Ornith 1.0 9B

Überblick

Ornith-1.0-9B ist das kompakteste Modell der offenen Ornith-1.0-Familie von DeepReinforce, post-trainiert auf Basis von Qwen 3.5 und speziell für agentisches Coding ausgelegt. Es ist ein Reasoning-Modell (<think>-Block vor der Antwort) und für effizienten Single-GPU- und Edge-Betrieb konzipiert.

Use Cases

• Agentische Coding-Aufgaben auf einer einzelnen GPU oder am Edge
• Lokales Coding-Agent-Backend mit geringem Ressourcenbedarf (≈19 GB in bf16, einzelne 80-GB-GPU)
• Tool- und Function-Calling über OpenAI-kompatible Endpunkte

Stärken & Grenzen

• Stark: Erreicht oder übertrifft trotz nur 9B Parametern deutlich größere Modelle wie Gemma 4-31B beim agentischen Coding.
• Stark: Sehr genügsam – lokal auf einer einzelnen GPU lauffähig.
• Grenze: In absoluten Werten den größeren Ornith-Varianten (35B, 397B) unterlegen; auf Coding spezialisiert.

Praxis-Erfahrung

• Reasoning- und Tool-Call-Parser (qwen3) müssen serverseitig aktiviert werden; empfohlene Sampling-Parameter temperature=0.6, top_p=0.95.
• Benötigt aktuelle Runtimes: Transformers ≥ 5.8.1, vLLM ≥ 0.19.1, SGLang ≥ 0.5.9.

Gut zu wissen

• Lizenz: MIT, global zugänglich.
• Besonderheit „Self-Scaffolding": Das Modell lernt im RL nicht nur Lösungen, sondern auch die aufgabenspezifischen Scaffolds/Harnesses, die diese Lösungen steuern.
• Kontext: bis 256K Token (Referenz-Serving 262.144).