Ornith-1.5 stellt einen bedeutenden Fortschritt in Richtung selbstverbessernder Basismodelle dar. Aufbauend auf dem Selbstgerüstungsrahmen von Ornith-1.0 etabliert Ornith-1.5 eine vollständige Selbstverbesserungsschleife, in der das Modell neue Aufgaben vorschlägt, aufgabenspezifische Gerüste erzeugt und Lösungsrollouts für maschinelles Lernen mit Verstärkung erzeugt. Dieser kontinuierliche Zyklus schafft neue Lernerfahrungen, die nachhaltige Leistungssteigerungen antreiben.
Das System umfasst drei Modellgrößen: 397B MoE, 35B MoE und 9B Dense. Das Premiummodell Ornith-1.5-397B erreicht führende Ergebnisse unter Open-Source-Modellen vergleichbarer Größe und erzielt 86.1 auf Terminal-Bench 2.1 und 56.0 auf Deep SWE. Diese Ergebnisse entsprechen Claude Opus 4.8 (85.0 und 59.0) und übertreffen führende Open-Source-Modelle wie GLM-5.2 und Deep Seek-V4-Flash-0731.
Im kleineren Segment liefert Ornith-1.5-9B erstaunlich starke Ergebnisse für seine Größe und erreicht 47.0 auf Terminal-Bench 2.1 und 70.6 auf SWE-Bench Verified. Seine quantisierte Version Ornith-1.5-9B-Mobile kann direkt auf iPhone- und Android-Geräten bereitgestellt werden und übertreffen dabei deutlich größere Modelle wie Gemma 4-31B und Qwen 3.6-35B.
Anstelle statischer Trainingsverteilungen oder manuell ingenieurierter Agentendesigns erweitert Ornith-1.5 kontinuierlich seinen eigenen Lehrplan und passt Problemlösungsstrategien durch eine geschlossene Selbstverbesserungsschleife an, die Aufgabenerzeugung, Gerüstkonstruktion und Lösungsrollouts umfasst.
Wichtige Entitäten: Unternehmen: Anthropic, Google, Meta, Zhipu AI, DeepSeek
Quelle: Hacker News · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing