Ornith-1.0 es una familia de modelos de inteligencia artificial de código abierto orientada a la programación agéntica, es decir, a tareas de coding en las que el modelo no solo escribe código, sino que planifica, ejecuta comandos y opera herramientas de forma autónoma. La release incluye cuatro variantes de tamaños distintos —9B denso, 31B denso, 35B MoE y 397B MoE— obtenidas mediante post-entrenamiento sobre Gemma 4 y Qwen 3.5. Según sus autores, la familia alcanza resultados de referencia entre los modelos abiertos de tamaño comparable en benchmarks como Terminal-Bench 2.1, SWE-Bench, NL2Repo y OpenClaw.
El rasgo diferencial del proyecto es su framework de auto-mejora: Ornith-1.0 emplea aprendizaje por refuerzo para aprender, no solo los rollouts de solución, sino también el scaffold que guía esos rollouts. Al optimizar conjuntamente andamiaje y solución, el modelo descubre trayectorias de búsqueda más eficientes y produce código de mayor calidad. Todo el código se distribuye bajo licencia MIT, sin restricciones geográficas.
Esta tarjeta de modelo documenta la variante Ornith-1.0-9B, la más ligera, pensada para correr en una sola GPU de 80 GB (≈19 GB en bf16). Funciona con Transformers ≥ 5.8.1, vLLM ≥ 0.19.1 y SGLang ≥ 0.5.9, y se sirve mediante un endpoint compatible con la API de OpenAI que admite tool calling y razonamiento separado. Los parámetros de muestreo recomendados son temperatura 0.6, top_p 0.95 y top_k 20.