Вышло семейство открытых ИИ-моделей Ornith-1.5, ориентированное на программирование, логику и агентные задачи. Их ключевая особенность — отказ от статичных обучающих датасетов: модель сама генерирует новые задачи, пишет под них скэффолдыi (инструкции, инструменты, стратегию решения) и учится на собственных попытках через обучение с подкреплениемi.

Благодаря такому подходу даже сравнительно небольшая версия на 9 млрд параметров конкурирует с моделями в разы крупнее, а флагманская версия на 397 млрд параметров сопоставима по результатам с топовыми закрытыми моделями.

• Семейство состоит из трёх версий: плотная 9B, MoEi 35B-A3B (активирует лишь 3B параметров на токен) и MoE 397B
• Есть механизм валидации сгенерированных задач: задача должна быть решаема, находиться на границе возможностей модели и не повторять уже решённые ранее
• Модели тестировались через агентные бенчмарки: Terminal-Bench, SWE-bench, MCP-Atlas, BrowseComp
• Ornith-1.5-397B сопоставима с Opus 4.8 и обходит GLM-5.2 и DeepSeek-V4-Flash
• Ornith-1.5-35B-A3B сильнее Gemma 4-31B и Qwen 3.6-35B, несмотря на всего 3B активных параметров
• Ornith-1.5-9B работает на смартфонах при квантизации
• Контекст моделей — от 128K до 256K токенов в зависимости от задачи; доступны кванты FP8, GGUF, MLX, NVFP4