RT @ornith_: Aloha! đș Lernen Sie Ornith-1.0 kennen: eine Familie von Open-Source-LLMs, die speziell fĂŒr agentices Coding entwickelt wurde. Ornith-1.0 deckt das gesamte Spektrum der ParametergröĂen ab, darunter 9B Dense, 31B Dense, 35B MoE und 397B MoE. Es erreicht unter Open-Source-Modellen vergleichbarer GröĂe state-of-the-art-Performance auf Coding-Benchmarks wie: â Terminal-Bench 2.1(77,5) â SWE-Bench(82,4 verifiziert, 62,2 Pro, 78,9 Multilingual) â NL2Repo(48,2) â SWE Atlas(41,2 QnA, 42,6 RF, 39,1 TW) â ClawEval(77,1) Nach dem Post-Training auf Basis von Gemma4 und Qwen3.5 setzt Ornith-1.0 eine neuartige, selbstverbessernde Trainingsstrategie ein, bei der Reinforcement Learning nicht nur zur Generierung von Lösungsausrollungen (Solution Rollouts), sondern auch zur Erstellung der diese Ausrollungen antreibenden, aufgaben-spezifischen GerĂŒste (Scaffolds) genutzt wird. Durch die gemeinsame Optimierung des GerĂŒsts und der daraus resultierenden Lösung generiert das Modell höherwertige Lösungen im agenticen Coding.đ Alle Modelle stehen unter der MIT-Lizenz und ermöglichen uneingeschrĂ€nkte kommerzielle sowie Forschungsanwendungen. đTech-Blog: http://deep-reinforce.com/ornith10.html đ€Huggingface: http://huggingface.co/collections/deepreinforce-ai/ornith-10
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