Ornithチームは、Qwen3.5やGemma 4をベースにしたオープンソースのAI「Ornith-1.5」を公開した。Ornith-1.5は、Ornith-1.0で導入された自己スキャフォールディングフレームワークを、自己改善ループへと拡張した。
Ornith-1.5は、固定のタスクセットとハーネスに依存するのではなく、新しいトレーニングタスクを継続的に生成し、それらを解決するための効果的な戦略を発見し、強化学習を通じて改善する。
Ornith-1.5は、397B MoE、35B MoE、9B Denseの3つのモデル規模に対応。推論やコーディング、エージェントベンチマークなど幅広い分野において、同規模のオープンソースモデルの中で高い性能を実現した。
フラグシップモデルのOrnith-1.5-397Bは、Terminal-Bench 2.1で86.1、DeepSWEで56.0のスコアを獲得し、Claude Opus 4.8と同等の性能を発揮している。また、Ornith-1.5-9Bは、量子化されたOrnith-1.5-9B-Mobileバージョンにより、iPhoneやAndroidデバイスに容易に展開でき、Gemma 4-31BやQwen 3.6-35Bといった大規模モデルを上回る性能を実現している。
Ornith-1.5は、Hugging Faceで公開されている。詳細はブログポストおよびHugging Faceを参照のこと。
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CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
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