Характеристики

Контекст: 262 144 токена
Размер весов: 18,9 ГБ
Лицензия: MIT
Архитектура: qwen3_5 · dense
Базовая модель: Ornith-1.0-9B
Библиотека: transformers
Опубликована: 29 июн 2026

Ссылки

Ornith-1.0-9B-heretic-MTP

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Дообученная модель на базе Ornith-1.0-9B для агентного программирования и генерации кода с ускорением генерации через MTP.

282скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены3 окт 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

SC117/Ornith-1.0-9B-heretic-MTP — текстовая генеративная модель для агентного программирования, созданная на основе Ornith-1.0-9B от DeepReinforce AI. В README описана как дообученная с помощью обучения с подкреплением модель семейства Qwen3.5 с 9 млрд параметров; репозиторий содержит веса BF16 в Safetensors, добавленные MTP-слои и проектор зрения mmproj-F16.

Модель предназначена для генерации кода, выполнения задач разработки с агентными сценариями и взаимодействия через чат. MTP (Multi-Token Prediction) позволяет предсказывать несколько будущих токенов одновременно. В README также указана абляция поведения отказа методом heretic ARA-LoRA. Метаданные указывают поддержку чата и задачу text-generation; несмотря на упоминание зрения в README, возможности мультимодального ввода не подтверждены метаданными.

Лицензия — MIT. README приводит результаты на Terminal-Bench 2.1, SWE-Bench Verified, NL2Repo и OpenClaw, но числовые таблицы результатов в доступном тексте пропущены. Для запуска в llama.cpp указаны шаблон chatml и контекст 8192 токена; это рекомендация из README, а не значение native-контекста в метаданных.

Сценарии применения

генерация кода по описанию задачи
выполнение задач разработки в агентном сценарии
создание каркасов программных проектов
решение задач из репозиториев кода
чат-помощник для программирования

Ограничения

README сообщает об абляции отказов, поэтому поведение модели может быть менее ограничительным. Результаты бенчмарков упомянуты, но таблицы с числовыми показателями в доступной карточке пропущены.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GGUF Quantizations

For GGUF quantized versions (Q8_0, Q6_K, Q4_K_M), see: SC117/Ornith-1.0-9B-heretic-MTP-GGUF

Files

File	Description
`model-*.safetensors`	Model weights (BF16, 5 shards)
`config.json`	Model configuration
`tokenizer.json`	Tokenizer
`tokenizer_config.json`	Tokenizer configuration
`chat_template.jinja`	Chat template for thinking mode
`model.safetensors.index.json`	Weight index

Citation

@misc{ornith-9b,
    title = {{Ornith-1.0-9B}: Agentic Coding, Open to All},
    url = {https://deep-reinforce.com/ornith_1_0.html},
    author = {{DeepReinforce Team}},
    year = {2026}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Qwen3_5ForCausalLM
Ревизия весов: 0ff41ad