开源大模型Hugging Face上手难度 🔧 进阶#大模型#MoE#自进化#MIT 许可#Hugging Face
Ornith-1.5 · 自进化 MoE 开源大模型
模型自己出题自己练的「自改进」MoE，397B MoE/35B MoE/9B Dense 三档，MIT 许可
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5 分钟上手
9B 量化版手机可跑，35B 需 16GB+ 显存，397B 为多卡级别# 从 Hugging Face 拉取模型（以 9B 版为例）
pip install transformers huggingface-hub
python -c "from transformers import AutoModel; m = AutoModel.from_pretrained('ornith-ai/Ornith-1.5-9B', trust_remote_code=True)"项目速览
Ornith-1.5 是 DeepReinforce 公司发布的自进化开源大模型家族，核心创新是「自我改进循环」：模型自己生成新任务、搭建任务专属脚手架、产出解决方案，再通过强化学习反哺训练。三个版本覆盖旗舰到移动场景：397B MoE（对标 Opus 4.8 级别）、35B MoE（3B 激活）、9B Dense（含移动量化版）。
能做什么
- 397B 旗舰版在 Terminal-Bench 2.1 达 85.1 分，SWE-bench Verified 达 86 分
- 35B MoE 仅激活 3B 参数即达旗舰八成性能，性价比极高
- 9B 移动版支持 iPhone/Android 本地运行
怎么部署
Hugging Face 直接下载权重，MIT 许可。配合 Ollama 或 vLLM 部署，9B 版可手机本地跑。
适合谁
需要开源强基座模型、且关注模型自我改进路线的研究者与开发者。
✅ 优点
- •自我改进循环是模型训练路线的创新突破
- •35B MoE 3B 激活的高性价比设计
- •MIT 许可，商用无额外合规压力
⚠️ 局限与坑
- •最长上下文未明确，长文档场景待验证
- •旗舰 397B 版本地部署门槛高
- •新模型生态，社区工具与第三方支持在积累中
💼 典型应用场景
- 1.私有化部署的强基座模型（代码/推理场景）
- 2.移动端本地大模型推理
- 3.研究自我改进训练范式与 RL 路线
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