SC117/Ornith-1.0-35B-Heretic-MTP-APEX-GGUF — квантизированная GGUF-версия Ornith-1.0-35B от DeepReinforce AI, созданная на базе Qwen3.5 MoE.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель ориентирована на агентное программирование, задачи рассуждения и сценарии, где требуется работа с кодом. Это экспериментальный вариант, в котором LoRA Heretic 1.4.0 Trial 63 объединена с весами BF16; также включены совместимая MTP-голова Qwen3.5, визуальный проектор BF16 и варианты APEX со смешанной точностью. Основной заявленный язык — английский.
Архитектура мультимодальная, MoE: 35 млрд параметров всего, около 3 млрд активных на токен, 256 экспертов, из которых используются 8. Модель содержит 40 transformer-слоёв и один MTP-слой, поддерживает контекст до 262 144 токенов. В состав релиза входят GGUF-квантизации, предназначенные для более эффективного локального запуска, а также компоненты для обработки визуальных данных. В README не указаны конкретные результаты тестов или требования к аппаратному обеспечению.
Сильными сторонами являются большое контекстное окно, MoE-архитектура с относительно небольшим числом активных параметров, поддержка мультимодальности, MTP и варианты смешанной точности. К ограничениям относятся экспериментальный характер производного релиза и возможное отличие поведения, включая отказоустойчивость и склонность к отказам, от исходной модели; перед развёртыванием требуется самостоятельная оценка. Модель распространяется по лицензии MIT.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
@misc{ornith-35b,
title = {{Ornith-1.0-35B}: Agentic Coding, Open to All},
url = {https://deep-reinforce.com/ornith_1_0.html},
author = {{DeepReinforce Team}},
year = {2026}
}
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
llama.cpp
GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.