VCLVibe Coding LabИИ в работе — без VPN
Подписаться
НейросетиНовостиСтатус нейросетейДоступ из РФ
РАЗДЕЛЫ
ТуториалыАвтоматизацииИнструментыВайбкодинг
БИБЛИОТЕКИ
ПромптыШаблоныMCP-серверыГлоссарийПодписаться в Telegram
ГлавнаяНовостиOrnith-1.0: открытая модель для агентного кодинга от DeepReinforce
НовостьРелизlm-studio

Ornith-1.0: открытая модель для агентного кодинга от DeepReinforce

VCL
Редакция
Vibe Coding Lab
29 июня 2026обновлено 29.06
2 мин чтения
КОРОТКО

DeepReinforce выпустила Ornith-1.0 - первую open-weights модель под MIT-лицензией для агентного кодинга. Четыре варианта: 9B Dense, 31B Dense, 35B MoE и 397B MoE. Построена на Gemma 4 и Qwen 3.5, показывает сильные результаты на coding-бенчмарках среди открытых моделей сопоставимого размера.

29 июня 2026 Саймон Уиллисон протестировал Ornith-1.0 - первый релиз от малоизвестной компании DeepReinforce - и поделился первыми впечатлениями.

Что такое Ornith-1.0

Открытая модель под MIT-лицензией, заточенная под агентное кодирование (agentic coding). Суть концепции «self-scaffolding» - модель сама управляет цепочками вызовов инструментов внутри агентного цикла, без внешнего оркестратора.

Выходит в четырёх вариантах:

  • 9B Dense
  • 31B Dense
  • 35B MoE
  • 397B MoE

На чём построена

Основа - претренированные Gemma 4 и Qwen 3.5. Оба базовых веса лицензированы под Apache 2.0, что делает MIT-лицензию на Ornith-1.0 юридически корректной. Уиллисон отдельно отмечает, что Gemma 4 уже не обременена дополнительными «кривыми» Gemma Terms of Use, которые осложняли жизнь с предыдущими версиями.

Как Уиллисон тестировал

Он запустил вариант ornith-1.0-35b-Q4_K_M.gguf (20 GB) через LM Studio, подключив к инструменту Pi. Задача - навигация по кодовой базе Datasette:

  • «найди код, который декодирует actor cookie»
  • «найди код, который открывает insert dialog при нажатии кнопки»

Оба запроса модель выполнила без проблем, прогнав несколько вызовов инструментов подряд. Впечатления Уиллисона: агентный цикл работает уверенно.

Он также попросил модель нарисовать пеликана - изображение получилось на 103 токена/секунду. Пеликан узнаваем, хотя и немного «кривоват», как сам пишет автор.

Кто такие DeepReinforce

Пока почти ничего. Уиллисон не нашёл публичной информации о компании. Единственное, что удалось раскопать - статья CUDA-L1: Improving CUDA Optimization via Contrastive Reinforcement Learning от июня 2025 года. Первый публичный релиз модели - Ornith-1.0.

Где взять

GGUF-веса доступны на Hugging Face: deepreinforce-ai/Ornith-1.0-35B-GGUF. Запускается через LM Studio.

Что это значит

Если ты работаешь с локальными моделями для кода - Ornith-1.0 стоит попробовать. MIT-лицензия без ограничений, варианты от компактного 9B до огромного 397B MoE, и конкретный отзыв живого разработчика (не маркетинг): агентный цикл на 35B работает стабильно.

Для тех, кто хочет запускать агентные пайплайны локально без зависимости от API - это рабочий вариант уже сейчас. 35B в Q4 квантизации весит 20 GB, что реалистично для современного ноутбука с хорошей видеокартой.


Источник: Simon Willison, 29 июня 2026

Simonwillison · 29 июня
Свежие новости — в Telegram
Главное за день — коротко, без воды.
Подписаться