# Ornith-1.0 透過自我優化訓練策略，讓大型語言模型能同時生成程式碼解決方案與執行任務的 scaffold

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> 原作者：Ornith (@ornith_) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥 · 日期：2026-06-26

> 原始來源：https://x.com/ornith_/status/2070148887067963854

## 證據與延伸閱讀

- [Ornith-1.0 透過自我優化訓練策略，讓大型語言模型能同時生成程式碼解決方案與執行任務的 scaffold。](http://deep-reinforce.com/ornith_1_0.html)
- [推理架構與環境版本要求](https://huggingface.co/deepreinforce-ai/Ornith-1.0-35B)
- [提供GGUF版本與支援工具](https://x.com/ornith_/status/2070148887067963854)

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## 中文摘要

Ornith-1.0 透過自我優化訓練策略，讓大型語言模型能同時生成程式碼解決方案與執行任務的 scaffold。

這系列開源模型由 DeepReinforce 團隊開發，基於 Gemma 4 與 Qwen 3.5 進行後訓練，專為 Agentic 程式開發任務設計。Ornith-1.0 包含 9B Dense、31B Dense、35B MoE 及 397B MoE 等多種規格，並以 MIT 授權釋出，支援商業與研究用途。

**核心技術創新**
Ornith-1.0 的關鍵在於一套「自我優化」訓練框架。傳統 RL 依賴人工設計的 harness 來引導生成，而 Ornith-1.0 則將 scaffold 視為可學習的物件，與策略共同演化：
- 訓練過程分為兩階段：模型先根據任務與既有 scaffold 提出改良版 scaffold，再根據該 scaffold 生成解決方案。
- 透過聯合優化，模型能自動探索更佳的搜尋軌跡，並在 Agentic 程式開發中產出高品質結果。
- 為防止模型在自我優化過程中出現「獎勵駭客」（reward hacking）行為，團隊導入了三層防禦機制：固定環境與工具介面的信任邊界、透過確定性監控器攔截非法操作，以及使用凍結的 LLM judge 作為獎勵機制的最終否決權。

**效能與部署**
在多項程式開發基準測試中，Ornith-1.0 展現了與同量級模型相比的領先表現：

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/778953fba2b965b5.jpg)
> Ornith-1.0-397B 在 Terminal Bench 2.1 (77.5)、SWE-bench Pro (62.2)、SWE-bench Multilingual (78.9) 與 SWE Atlas - TW (39.1) 等指標取得同級模型最高分，但在 NL2Repo (48.2) 與 Claw-eval Avg (77.1) 等指標上與其他模型各有高低。

- Ornith-1.0-397B 在 `Terminal-Bench 2.1` 達到 77.5 分，`SWE-Bench Verified` 達到 82.4 分，效能超越 Claude Opus 4.7。
- Ornith-1.0-35B 在 35B 級距中表現優異，甚至在 `Terminal-Bench 2.1` 超過 Qwen 3.5-397B。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/6996ee9106423038.jpg)
> Ornith-1.0-35B 在 Terminal Bench 2.1（64.2分）與 SWE-bench Verified（75.6分）等測試中超越同量級模型（Qwen3.5-35B、Qwen3.6-35B 與 Gemma4-31B），並在 Terminal Bench 2.1 上超越體量更大的 Qwen3.5-397B。

- Ornith-1.0-9B 適合邊緣裝置部署，其效能可匹敵甚至超越 Gemma 4-31B 等大型模型。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/c4375a4c4640aca9.jpg)
> Ornith-1.0-9B 在同量級模型中取得最優表現（Terminal Bench 2.1 為 43.1、SWE-bench Verified 為 69.4），並在多項基準測試中媲美或超越 Gemma4-31B 與 Qwen3.5-35B 等更大規模的模型。

**使用指引**
Ornith-1.0 採用推理模型架構，預設輸出包含 `<think> ... </think>` 區塊。若要部署 OpenAI 相容的伺服器，需確保環境滿足以下版本要求：
- `Transformers` ≥ 5.8.1
- `vLLM` ≥ 0.19.1
- `SGLang` ≥ 0.5.9

使用者可透過設定 `OPENAI_BASE_URL` 與 `OPENAI_API_KEY`，將任何相容 OpenAI 的程式開發 CLI 指向 Ornith-1.0 端點，以進行程式庫分析與自動化任務。此外，團隊亦提供 GGUF 版本，方便使用者在 `atomic.chat`、`Ollama` 及 `Unsloth` 等工具中執行。詳細資訊可參考 [Ornith-1.0 技術部落格](http://deep-reinforce.com/ornith_1_0.html) 或 [HuggingFace 專案集合](http://huggingface.co/collections/deepreinforce-ai/ornith-10)。

## 媒體內容

**Ornith-1.0-397B 在 Terminal Bench 2.1 (77.5)、SWE-bench Pro (62.2)、SWE-bench Multilingual (78.9) 與 SWE Atlas - TW (39.1) 等指標取得同級模型最高分，但在 NL2Repo (48.2) 與 Claw-eval Avg (77.1) 等指標上與其他模型各有高低。**

**數據表**

|   | Ornith-1.0-397B | Qwen3.5-397B | Qwen3.7-Max | GLM-5.2-744B | Minimax-M3-428B | DeepSeek-V4-Pro-1.6T | Claude Opus 4.7 | Claude Opus 4.8 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 資料列： Terminal Bench 2.1 (Terminus-2) | 77.5 | 53.5 | 73.5 |  | 64 | 64 | 70.3 |  |
| 資料列： SWE-bench Verified | 82.4 | 76.4 | 80.4 |  |  | 80.6 | 80.8 | 87.6 |
| 資料列： SWE-bench Pro | 62.2 | 51.6 | 60.6 | 62.1 | 59 | 55.4 |  |  |
| 資料列： SWE-bench Multilingual | 78.9 | 69.3 | 78.3 |  |  | 76.2 |  |  |
| 資料列： NL2Repo | 48.2 | 36.8 | 47.2 | 48.9 | 42.1 |  | 69.7 |  |
| 資料列： Claw-eval Avg | 77.1 | 70.7 | 65.2 |  |  | 75.8 | 78.2 |  |
| SWE Atlas - QnA | 41.2 | 20.4 |  |  | 37.9 | 27.2 |  | 48.8 |
| SWE Atlas - TW | 39.1 | 18.5 |  |  | 30.8 |  | 38.5 |  |

**Ornith-1.0-35B 在 Terminal Bench 2.1（64.2分）與 SWE-bench Verified（75.6分）等測試中超越同量級模型（Qwen3.5-35B、Qwen3.6-35B 與 Gemma4-31B），並在 Terminal Bench 2.1 上超越體量更大的 Qwen3.5-397B。**

**數據表**

|   | Ornith-1.0-35B | Qwen3.5-35B | Qwen3.6-35B | Gemma4-31B | Qwen3.5-397B |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 資料列： Terminal Bench 2.1 (Terminus-2) | 64.2 | 41.4 | 52.5 | 42.1 | 53.5 |
| SWE-bench Verified | 75.6 | 70 | 73.4 | 52 | 76.4 |
| SWE-bench Pro | 50.4 | 44.6 | 49.5 | 35.7 | 51.6 |
| 資料列： SWE-bench Multilingual | 69.3 | 60.3 | 67.2 | 51.7 | 69.3 |
| NL2Repo | 34.6 | 20.5 | 29.4 | 15.5 | 36.8 |
| Claw-eval Avg | 69.8 | 65.4 | 68.7 | 48.5 | 70.7 |
| SWE Atlas - QnA | 37.1 | 13.2 | 15.5 | N/A | 20.4 |
| SWE Atlas - TW | 27.8 | 9.8 | 13.3 | N/A | 18.5 |

**Ornith-1.0-9B 在同量級模型中取得最優表現（Terminal Bench 2.1 為 43.1、SWE-bench Verified 為 69.4），並在多項基準測試中媲美或超越 Gemma4-31B 與 Qwen3.5-35B 等更大規模的模型。**

**數據表**

|   | Ornith-1.0-9B | Qwen3.5-9B | Qwen3.5-35B | Gemma4-12B | Gemma4-31B |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 資料列： Terminal Bench 2.1 (Terminus-2) | 43.1 | 21.3 | 41.4 | 21 | 42.1 |
| SWE-bench Verified | 69.4 | 53.2 | 70 | 44.2 | 52 |
| SWE-bench Pro | 42.9 | 31.3 | 44.6 | 27.6 | 35.7 |
| 資料列： SWE-bench Multilingual | 52 | 39.7 | 60.3 | 32.5 | 51.7 |
| NL2Repo | 27.2 | 16.2 | 20.5 | 10.3 | 15.5 |
| Claw-eval Avg | 63.1 | 53.2 | 65.4 | 32.5 | 48.5 |
| SWE Atlas - QnA | 17.9 | 9.2 | 13.2 | N/A | N/A |
| SWE Atlas - TW | 15.3 | 4.4 | 9.8 | N/A | N/A |

## 標籤

Agent, 開源專案, LLM, Gemma, Qwen