설명
Ornith-1.0-9B는 에이전틱 코딩을 발전시키기 위해 고안된 오픈 소스 모델 모음인 Ornith 패밀리의 일원입니다. 이 모델은 단일 GPU에서 효율적으로 배포되도록 최적화된 가장 경량의 구성원입니다. Terminal-Bench 2.1, SWE-Bench, NL2Repo 및 OpenClaw와 같은 코딩 벤치마크에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 유사한 크기의 모델들 중에서 최첨단 결과를 달성합니다.
더 읽기
이 모델은 강화 학습을 사용하여 솔루션 롤아웃과 이를 이끄는 스캐폴드를 생성하는 자기 개선 훈련 프레임워크를 채택하고 있습니다. 스캐폴드와 결과 솔루션을 모두 최적화함으로써 Ornith-1.0-9B는 더 나은 탐색 경로를 발견하고 더 높은 품질의 솔루션을 생성합니다.
Ornith-1.0-9B는 MIT 라이센스를 가지고 있어 전 세계적으로 접근 가능하며 지역적 제한이 없습니다. 다양한 에이전트 프레임워크를 지원하며 OpenAI 호환 클라이언트와 통합할 수 있어 개발자에게 유연성을 제공합니다.
모델의 벤치마크는 그 우수한 성능을 입증합니다. 예를 들어, Terminal-Bench 2.1(Terminus-2)에서 43.1, SWE-Bench Verified에서 69.4의 점수를 기록합니다. 이러한 결과는 복잡한 코딩 작업을 효율적으로 처리할 수 있는 능력을 강조합니다.
Ornith-1.0-9B는 Transformers ≥ 5.8.1, vLLM ≥ 0.19.1 및 SGLang ≥ 0.5.9와 같은 최신 런타임과 호환됩니다. 터미널 기반 코딩 에이전트에 최적화되어 있어 개발자가 지루한 작업을 자동화하고 더 빠르게 배포할 수 있도록 합니다.
- 카테고리AI 모델 및 LLM
- 요금제무료
- 배포클라우드
- 플랫폼웹
Ornith-1.0-9B 하이라이트
최첨단 코딩 에이전트
자기 개선 훈련 프레임워크
MIT 라이센스
효율적인 단일 GPU 배포
OpenAI 호환 엔드포인트
에이전트 프레임워크 지원
터미널 기반 코딩 최적화
코딩 벤치마크에서 높은 성능
Ornith-1.0-9B 시작하기
모델 페이지에 접근: Hugging Face 방문
인증: 로그인하거나 계정 생성
구성: 필요한 매개변수로 모델 설정
프롬프트 전송: API를 통해 모델과 상호작용
미세 조정: 특정 작업에 맞게 모델 설정 조정
Ornith-1.0-9B의 사용 사례
- 에이전틱 코딩
- 단일 GPU 배포
- OpenAI 호환 통합
- 터미널 기반 코딩
- 강화 학습
