RT @ornith_: Aloha! 🌺 Lernen Sie Ornith-1.0 kennen: eine Familie von Open-Source-LLMs, die speziell für agentices Coding entwickelt wurde. Ornith-1.0 deckt das gesamte Spektrum der Parametergrößen ab, darunter 9B Dense, 31B Dense, 35B MoE und 397B MoE. Es erreicht unter Open-Source-Modellen vergleichbarer Größe state-of-the-art-Performance auf Coding-Benchmarks wie: ✅Terminal-Bench 2.1(77,5) ✅SWE-Bench(82,4 verifiziert, 62,2 Pro, 78,9 Multilingual) ✅NL2Repo(48,2) ✅SWE Atlas(41,2 QnA, 42,6 RF, 39,1 TW) ✅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 Gerüste (Scaffolds) genutzt wird. Durch die gemeinsame Optimierung des Gerüsts und der daraus resultierenden Lösung generiert das Modell höherwertige Lösungen im agenticen Coding.😎 Alle Modelle stehen unter der MIT-Lizenz und ermöglichen uneingeschränkte kommerzielle sowie Forschungsanwendungen. 📖Tech-Blog: http://deep-reinforce.com/ornith10.html 🤗Huggingface: http://huggingface.co/collections/deepreinforce-ai/ornith-10

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