Beschreibung
Ornith-1.0-9B ist Teil der Ornith-Familie, einer Sammlung von Open-Source-Modellen, die darauf abzielen, das agentische Codieren voranzutreiben. Dieses Modell ist das leichtgewichtigste Mitglied, optimiert für eine effiziente Bereitstellung auf einer einzelnen GPU. Es wurde entwickelt, um außergewöhnlich gut bei Codierungsbenchmarks wie Terminal-Bench 2.1, SWE-Bench, NL2Repo und OpenClaw abzuschneiden und erzielt erstklassige Ergebnisse unter Modellen vergleichbarer Größe.
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Das Modell verwendet ein selbstverbesserndes Trainingsframework, das Verstärkungslernen einsetzt, um Lösungsausrollungen und die Gerüste, die sie antreiben, zu generieren. Durch die Optimierung sowohl des Gerüsts als auch der resultierenden Lösung entdeckt Ornith-1.0-9B bessere Suchtrajektorien und generiert qualitativ hochwertigere Lösungen.
Ornith-1.0-9B ist MIT-lizenziert, was es global zugänglich und frei von regionalen Einschränkungen macht. Es unterstützt eine Vielzahl von Agentenframeworks und kann mit OpenAI-kompatiblen Clients integriert werden, was Entwicklern Flexibilität bietet.
Die Benchmarks des Modells zeigen seine überlegene Leistung. Zum Beispiel erzielt es 43,1 bei Terminal-Bench 2.1 (Terminus-2) und 69,4 bei SWE-Bench Verified. Diese Ergebnisse heben seine Fähigkeit hervor, komplexe Codierungsaufgaben effizient zu bewältigen.
Ornith-1.0-9B ist kompatibel mit aktuellen Laufzeiten wie Transformers ≥ 5.8.1, vLLM ≥ 0.19.1 und SGLang ≥ 0.5.9. Es ist optimiert für terminalbasierte Codierungsagenten, die es Entwicklern ermöglichen, mühsame Arbeiten zu automatisieren und schneller zu liefern.
- KategorieKI-Modelle & LLMs
- PreismodellKostenlos
- BereitstellungCloud
- PlattformenWeb
Ornith-1.0-9B im Überblick
Erstklassige Codierungsagenten
Selbstverbesserndes Trainingsframework
MIT-lizenziert
Effiziente Bereitstellung auf einer einzelnen GPU
OpenAI-kompatibler Endpunkt
Unterstützt Agentenframeworks
Optimiert für terminalbasiertes Codieren
Hohe Leistung bei Codierungsbenchmarks
Erste Schritte mit Ornith-1.0-9B
Zugriff auf die Modellseite: Besuchen Sie Hugging Face
Authentifizieren: Melden Sie sich an oder erstellen Sie ein Konto
Konfigurieren: Richten Sie das Modell mit den erforderlichen Parametern ein
Eingabeaufforderungen senden: Interagieren Sie über die API mit dem Modell
Feinabstimmung: Passen Sie die Modelleinstellungen für spezifische Aufgaben an
Ornith-1.0-9B's Anwendungsfälle
- Agentisches Codieren
- Bereitstellung auf einer einzelnen GPU
- OpenAI-kompatible Integration
- Terminalbasiertes Codieren
- Verstärkungslernen
