Ornith 1.0 35B (thinking on)

Ornith 1.0 35B ist DeepReinforces RL-Fine-Tune auf Gemma 4 und Qwen 3.5 unter MIT-Lizenz, ein agentisches Coding-Modell, das seine eigene Arbeitsweise im Training mitlernt. Das Open-Weight-MoE bündelt 35 Mrd. Gesamt- bei nur etwa 3 Mrd. aktiven Parametern pro Token und liefert damit Workstation-Leistung. 262.144 Tokens Kontext, natives Thinking und Tool-Calling ergänzen das Profil, Q8-Quantisierung bringt das Modell nahe an Vollpräzision.

DeepReinforce Version 1.0 Kommerzielle Nutzung erlaubt MoE 35 B (3 B aktiv) 262 K Context local getestet

  • Open Weights
  • Workstation
  • SPRK
  • Text
  • Interactive

Sovereign Risk: LOW DeepReinforce ist eine US-basierte RL-Forschungsorganisation. Das Modell ist unter MIT-Lizenz ohne regionale Einschränkungen auf Hugging Face verfügbar. Kein chinesisches NSL-Risiko, kein US-CLOUD-Act-Risiko für Gewichte (Open-Weight-Modell, lokal betreibbar). Einziger Vorbehalt: die Basis-Architektur (Qwen 3.5 + Gemma 4) stammt von chinesischen und US-amerikanischen Organisationen.

Schlüsselmetriken

Score · Latenz · Kosten · Qualität

Total Score Silver
76.3
Routine
47.07
Reasoning
29.23

Rank #13

LLM Judge Avg
3.91
100 Coverage
Avg Task Duration
32.13
Interactive
Token Rate
54.11
Output Rate
P95 Latency
100.22
Top 5 %
Total Tokens
96000
Output Volume
Cost per 1K
$0
USD / 1K Requests
Benchmark Cost
$0
Total · 96000 tok

Benchmark-Module

10 Module · gewichtet · vs. Modellmedian & Spitzenreiter

Ornith 1.0 35B Bestes Modell Ø Alle Modelle
Code Quality 73.68
CLI Benchmark 93
Logical Reasoning 77.75
UX Writing 71.91
Documentation 71.71
Content Transform. 77.8
Cultural Intelligence 76.6
Synthesis Quality 60
Tool Execution 89.17
ToolUse Score 73.83
Benchmark Cost $0

Token-Effizienz & Latenz

Verbrauch pro Modul vs. Modellmedian

Token-Verbrauch pro Modul

Performance-Profil