/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Базовая модель
Ornith-1.0-35B
Библиотека
transformers
Опубликована
28 июн 2026

Ornith-1.0-35B-NVFP4-GGUF

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Квантизированная версия Ornith-1.0-35B на базе Qwen3.5 MoE для генерации кода и работы coding-агентом.

87скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Ornith-1.0-35B-NVFP4-GGUF — 35-миллиардная модель семейства Ornith, разработанная DeepReinforce AI и представленная в квантизированном формате GGUF. Она предназначена для генерации кода и работы в роли coding-агента. В основе — дообученная архитектура Qwen3.5 MoE с 40 слоями, 256 экспертами и 8 активными экспертами на токен; модель использует 8 млрд активных параметров на токен и поддерживает контекст до 262 тыс. токенов.

Веса BF16 преобразованы в NVFP4-квантизацию с помощью llama.cpp; формат оптимизирован для GPU NVIDIA Blackwell. В README заявлены обучение с подкреплением, нацеленное на генерацию решений и каркаса для их выполнения, и высокая эффективность при развёртывании на одной GPU. Для полного размещения на GPU требуется не менее 20 ГБ видеопамяти, рекомендуется 24 ГБ или больше. Лицензия MIT.

Сценарии применения

  • генерация программного кода по описанию задачи
  • создание плана и каркаса выполнения задачи coding-агентом
  • развёртывание coding-агента на одной GPU NVIDIA Blackwell

Ограничения

Для полного размещения на GPU требуется не менее 20 ГБ видеопамяти; рекомендуется 24 ГБ или больше. NVFP4-версия оптимизирована для GPU NVIDIA Blackwell.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Ornith 1.0 35B — NVFP4 GGUF

NVFP4 quantization of deepreinforce-ai/Ornith-1.0-35B, a 35B parameter Qwen3.5 MoE coding agent with 256 experts (8 active per token).

About the Model

Ornith-1.0-35B is the lightweight member of the Ornith family, designed for efficient single-GPU deployment.

  • State-of-the-Art Coding Agents: Post-trained on top of Qwen 3.5, achieving state-of-the-art performance among open-source models
  • Self-Improving Training Framework: Ornith-1.0 employs RL to learn to generate not only solution rollouts, but also the scaffold that drives those rollouts
  • 35B total parameters with 8B active per token (256 experts, 8 active)
  • 40-layer MoE architecture with sliding + full attention hybrid
  • 262K context window
  • MIT License — globally accessible, no regional limitations

Architecture

  • Text model: Qwen3.5 MoE — 40 layers, 2048 hidden, 256 experts (8 active/token)
  • Vocabulary: 248,320 tokens

Quantization

Quantized from the BF16 safetensors using llama.cpp (build 537).

NVFP4 (NVIDIA FP4) uses 4-bit floating point quantization optimized for NVIDIA Blackwell GPUs.

Files

FileSizeDescription
ornith-1.0-35b-nvfp4.gguf~18.4 GBNVFP4 quantized model

Usage

llama-server \
  -m ornith-1.0-35b-nvfp4.gguf \
  -ngl 99 \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8080

Hardware Requirements

  • Minimum: 20 GB VRAM
  • Recommended: 24+ GB VRAM for full GPU offload

License

MIT

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
1c246e2

0 моделей