Ornith-1.0: LLMs autogestionables para codificación agente

Se ha lanzado Ornith-1.0, un modelo de lenguaje grande autogestionable para codificación agente. Este modelo es el primer lanzamiento de la empresa DeepReinforce y cuenta con varias variantes, incluyendo 9B Dense, 31B Dense, 35B MoE y 397B MoE.

Ornith-1.0 se basa en los modelos preentrenados Gemma 4 y Qwen 3.5, y logra un rendimiento de vanguardia entre los modelos de código abierto de tamaño comparable en pruebas de codificación. Los modelos subyacentes tienen licencias compatibles, con Gemma 4 y Qwen 3.5 bajo licencia Apache 2.0.

“El modelo Ornith-1.0 ha sido probado con LM Studio y ha demostrado ser capaz de ejecutar un arnés de agente de manera eficiente sobre muchas llamadas de herramientas”

El modelo Ornith-1.0 ha sido probado con LM Studio y ha demostrado ser capaz de ejecutar un arnés de agente de manera eficiente sobre muchas llamadas de herramientas. En una sesión de terminal, el modelo pudo encontrar el código que decodifica la cookie del actor y el código que abre el diálogo de inserción cuando se hace clic en un botón, contra una comprobación de Datasette, lo que manejó con facilidad.

La empresa DeepReinforce es poco conocida, pero se ha encontrado un artículo de junio de 2025 titulado CUDA-L1: Mejora de la optimización de CUDA mediante aprendizaje de refuerzo contrastivo. El modelo Ornith-1.0 es una contribución significativa al campo de la inteligencia artificial y la codificación agente, y su lanzamiento ha generado interés en la comunidad de desarrolladores y investigadores.