Ornith-1.0: エージェンティックコーディングのための自己スキャフォールディングLLM
DeepReinforceがリリースした初のオープンウェイトモデル「Ornith-1.0」。Gemma 4やQwen 3.5をベースに、9B Dense、31B Dense、35B MoE、397B MoEのバリエーションが用意され、コーディングベンチマークで同等規模のオープンソースモデルを上回る性能を達成。MITライセンスで公開され、LM Studioなどでローカル実行可能。著者が実際に試したところ、複数のツール呼び出しを伴うエージェントタスクを高い精度で処理できたと報告している。
背景メモ
DeepReinforceがリリースした初のオープンウェイトモデル「Ornith-1.0」（MITライセンス）。9B・31BのDense版、35B・397BのMoE版があり、GoogleのGemma 4（Apache 2.0）やQwen 3.5（同ライセンス）をベースに構築。コード生成・エージェントタスクに特化しており、同サイズのオープンモデル中で最高性能を謳う。
- 「自己足場組み（self-scaffolding）」とは、LLM自身がツール呼び出しやコード実行を自律的に繰り返しながらタスクを遂行する能力を指す。従来は別途フレームワーク（LangChainなど）が必要だった部分をモデル単体でこなそうというアプローチ。
- ローカル実行可能なGGUF版も配布されており、LM Studioのようなツールで手軽に試せる。記事著者のSimon WillisonはDatasette（オープンソースのデータベース可視化ツール）のコード解析タスクで性能を確認。
- DeepReinforceの出自は不明。2025年6月にCUDA最適化に関する論文（CUDA-L1）を発表している以外、公開情報は限られている。