Ornith
找到 8 篇关于此标签的文章
一款 35B 开源大模型被悄悄"换芯" — 这背后是整个 AI 行业的供应链信任账
一款 35B 开源大模型的本地压缩版被悄悄重传——权重变了，校准数据换了，官方没发任何说明。这不是产品新闻，是整个开源 AI 圈被忽视的供应链信任问题。
Ornith 让 8GB 显卡跑 35B 模型：本地 AI 编程的甜蜜点真的到了
一位 Reddit 用户用 RTX 3070 笔记本（8GB 显存）跑通 Ornith-1.5-35B-A3B，速度约 32 token/秒，能完整执行 agentic 编程任务。这件事值得关心，是因为消费级硬件开始承接过去需要云端才能跑的 AI 工作流。
Ornith 微调版跑赢 Qwen 原版、逼近 27B 满血 — 32GB 单卡跑 Agent 工具调用的成本拐点
Reddit 开发者用 32GB V100 跑了 300 多小时，对 Qwen3.6-35B-A3B 三个微调版做工具调用测试。Ornith 1.5 和 Tiel-Coder 大幅跑赢原版，也超过了 Qwen3.6-27B 密集模型，逼近尚未发布的 Qwen3.8-27B。本地跑 Agent 的硬件
本地 AI 终于能打 — 30B 开源榜单透露的部署拐点
本周 Reddit 上 LocalLLaMA 社区一份 30B 级（300 亿参数）开源模型对比显示，Ornith、TielCoder 等本地可跑模型在编程等任务上已经接近闭源大厂水准。这意味着企业 AI 选型不必再死盯云端 API，本地部署开始成为现实选项。
Reddit 用户给开源模型做'器官移植'，速度提升 33% — 本地 AI 圈在闷声干活
Reddit 用户 frankentriple 给开源模型 Ornith 1.5 做了次'器官移植'——把别家训练好的加速模块嫁接过来，任务完成时间从 21 秒降到 14 秒。这事说明本地 AI 圈的技术深度，比很多人以为的要深。
Ornith-1.5 在 5090 上跑到 250 token/s — 本地大模型首次接近云端
Ornith-1.5-35B-A3B 是本周 Reddit 上冒出来的开源模型实测:350 亿参数,在英伟达消费级 5090 上跑到 250 token/s。这意味着企业第一次有了不上云也能跑 Agent 的现实选项,数据敏感的金融、医疗、法律行业值得重新算账。
Ornith 1.5 出厂带了个没训练的部件 — 开源 AI 品控问题被低估了
Ornith 1.5 大模型被扒出发版时附带一个未经训练的 MTP 模块。这不是简单 bug，而是开源 AI 生态品控机制的缩影，值得每一个想用它降本的企业重新审视。
Ornith 1.5 一次放出三个尺寸 — 开源小厂也敢做 397B MoE 了
本周 r/LocalLLaMA 一个不起眼的帖子：开发者 tarruda 发布了 Ornith 1.5，覆盖 9B 密集模型、35B 和 397B MoE（混合专家）三个版本。397B 这种过去只有头部大厂才碰的规模，现在个人开发者也能做了 — 这件事的意义不在模型本身，而在'大模型门槛下移'又多了