Ornith-1.5
#25 in Open-Source-SprachmodelleOrnith · v1.5 · 5× · zuletzt 21. Aug. 2026
Ornith-1.5 ist eine am 19. August 2026 von Ornith AI (DeepReinforce) veröffentlichte Open-Weight-Sprachmodellfamilie unter MIT-Lizenz, bestehend aus einem 9B-Dense-Modell, einem 35B-MoE-Modell (ca. 3B aktive Parameter pro Token) und einem 397B-MoE-Flaggschiff. Die Modelle werden durch ein "end-to-end selbstverbesserndes" Trainingsverfahren trainiert, bei dem das Modell eigene Trainingsaufgaben, Scaffolds und Lösungs-Rollouts generiert und darüber per Reinforcement Learning lernt. Alle Größen unterstützen ein Kontextfenster von 262.144 Token (erweiterbar auf ca. 1M via YaRN) und sind in mehreren quantisierten Formaten (FP8, GGUF, MLX, NVFP4) auf Hugging Face verfügbar. Es gibt kein offizielles gehostetes API-Angebot und keine veröffentlichte Preisliste, da es sich um ein reines Open-Weight-
Features
| Key-Benchmark (%) | 397B-Flaggschiff: 86,1 % auf Terminal-Bench 2.1 (vs. 85,0 % Claude Opus 4.8) |
| Kontextfenster (Token) | 262.144 Token, erweiterbar auf ca. 1 Mio. Token via YaRN-Skalierung (Faktor 4.0) |
| Lizenz | MIT-Lizenz (alle Größen: 9B, 35B MoE, 397B MoE) |
| Multimodalität | Primär textbasiert; im Ollama-Katalog wird beim 9B-Modell Bild-Input (Vision) gelistet |
| Plattform | Open-Weight-Modelle auf Hugging Face; lauffähig via vLLM, SGLang, Ollama, LM Studio; agentenfähig über OpenCode und Hermes Agent; Fine-Tuning via Unsloth |
| Preis pro 1M Token | Kein gehostetes API/keine Preisliste – reines Open-Weight-Release zum Selbst-Hosten |
| Release-Datum | 19. August 2026 |