Ornith-1.5: نموذج أساسي ذاتي التحسين

Ornith-1.5 يمثل تقدمًا كبيرًا نحو نماذج أساسية ذاتية التحسين الكامل. بناءً على إطار البناء الذاتي لـ Ornith-1.0، ينشئ Ornith-1.5 حلقة تحسين ذاتية كاملة حيث يقترح النموذج مهام جديدة، وينشئ هياكل مساعدة مخصصة لكل مهمة، وينتج تطبيقات حلول للتعلم المعزز. هذه الدورة المستمرة تخلق تجارب تعلم جديدة تدفع إلى تحسينات مستدامة في القدرات.

يغطي النظام ثلاثة مقياس نموذج: 397B MoE، 35B MoE، و 9B Dense. يحقق النموذج الرائد Ornith-1.5-397B أداءً رائدًا بين النماذج مفتوحة المصدر ذات الحجم المماثل، حيث حصل على 86.1 في Terminal-Bench 2.1 و 56.0 في Deep SWE. تتطابق هذه النتائج مع Claude Opus 4.8 (85.0 و 59.0) بينما يتفوق على نماذج مفتوحة المصدر رائدة مثل GLM-5.2 و Deep Seek-V4-Flash-0731.

في الطرف الأصغر، يحقق Ornith-1.5-9B نتائج قوية بشكل ملحوظ لحجمه، حيث حصل على 47.0 في Terminal-Bench 2.1 و 70.6 في SWE-Bench Verified. يمكن نشر إصداره المكمّن Ornith-1.5-9B-Mobile مباشرة على أجهزة iPhone و Android، متفوقًا بشكل كبير على نماذج أكبر مثل Gemma 4-31B و Qwen 3.6-35B.

بدلاً من الاعتماد على توزيعات تدريب ثابتة أو تصميم وكلاء يدوي، يوسع Ornith-1.5 باستمرار منهجه الخاص ويتكيف مع استراتيجيات حل المشكلات من خلال حلقة تحسين ذاتية مغلقة تشمل توليد المهام، وبناء الهياكل المساعدة، وتطبيقات حلول.

كيانات رئيسية: الشركات: Anthropic, Google, Meta, Zhipu AI, DeepSeek

المصدر: Hacker News · لخّصه HeadlinesBriefing