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Ornith-1.0：コード自動生成する自己改善型オープンソースモデル、9B〜397B で公開
30秒で把握
- 1Ornith-1.0 を 9B〜397B で公開・推論型で SWE-Bench・Terminal-Bench で SOTA 達成
- 2強化学習で解法スカフォルドを自己改善・256K トークンコンテキスト・OpenAI 互換 API 対応
- 3MIT ライセンス・vLLM/SGLang で即座に運用可能・ツール連携でエージェント型コーディング実装可
要約
Deep Reinforce が Ornith-1.0 を公開した。9B Dense・31B Dense・35B MoE・397B MoE の 4 サイズで提供され、いずれも Gemma 4・Qwen 3.5 ベースの推論モデルとして Terminal-Bench 2.1・SWE-Bench・NL2Repo・OpenClaw で同規模オープンソースモデルを上回る性能を達成した。強化学習で解法だけでなくそれを駆動するスカフォルドも同時最適化する自己改善トレーニングフレームワークを採用し、より質の高い解を生成する。256K トークンコンテキストウィンドウを備え、OpenAI 互換 API で ツール呼び出しと エージェント型コーディングに最適化された。MIT ライセンスで全世界から無制限にアクセス可能。
あなたへの影響
自社インフラで運用可能な推論型コーディングモデルが公開されたため、API コスト削減や閉域運用が必要なチームは 9B や 35B での導入検討が現実的になった。
推奨：vLLM・SGLang・Transformers での直接実行またはツール連携フレームワークでの即利用が可能。