Ornith-1.5 397B

Ne İçin Kullanılır?

• ✓Ajan destekli yazılım geliştirme ve refactor
• ✓Terminal ve tool kullanan otonom iş akışları
• ✓Bilimsel akıl yürütme ve zor problem çözme
• ✓Kendi kümesinde açık ağırlıklı amiral model çalıştırmak

DeepReinforce'un 19 Ağustos 2026'da yayınladığı Ornith-1.5 ailesinin amiral üyesi. 397 milyar parametreli MoE mimarisi, MIT lisansı — ticari kullanım dahil neredeyse sınırsız. Ajan destekli kodlama için tasarlanmış bir akıl yürütme modeli. İlginç kısmı eğitim yöntemi: model kendi eğitim müfredatını üretiyor. Yeni görevler öneriyor, o görevlere özel iskeletler (scaffold) kuruyor ve pekiştirmeli öğrenme için çözüm denemeleri çıkarıyor; döngü boyunca üçü birlikte optimize ediliyor. DeepReinforce buna "self-improvement" diyor. Ama sıfırdan eğitilmiş bir model değil — model kartında açıkça yazıyor: Ornith-1.0 Qwen3.5 ve Gemma 4 üzerine kurulmuş, 1.5 de onun üstüne ek ön eğitim ve son eğitimle geliyor. Skorlar iyi. Terminal-Bench 2.1'de 86,1, SWE-bench Verified'da 86, GPQA Diamond'da 92,8. Kendi karşılaştırma tablosunda Claude Opus 4.8 ile başa baş gidiyor (85 / 85,8 / 93,6) ama her yerde önde değil: DeepSWE'de Opus 59'a karşı 56 alıyor, Kimi K3 ise dört testin üçünde Ornith'i geçiyor. "Kapalı amiral modellere rakip açık model" demek doğru; "onları geçti" demek değil. Context 262.144 token, YaRN ile yaklaşık 1 milyona uzatılabiliyor. Düşünme bloklarını ayrı bir alanda döndürüyor, OpenAI uyumlu tool calling destekliyor. Yerelde çalıştırmayı unut: bf16 ağırlıkları ~800 GB, çoklu 80GB GPU şart. Ailenin 35B ve 9B üyeleri bu iş için var. Bu model daha çok kendi kümesi olan ekipler ve araştırmacılar için.

En Yakın Alternatif

Gerekli Programlar

Açık ağırlıklı bir modeli kendi bilgisayarında çalıştırmak için bir model yöneticisi gerekir. İkisi de ücretsiz, ikisi de Windows, Mac ve Linux'ta çalışır.