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Ornith 35B
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Ornith 35B模型通过MTP增强，实现更快的Agentic编码
一位开发者已将多令牌预测（MTP）集成到Ornith 35B模型中，从而增强了其在Agentic编码任务中的性能。据报道，此项修改将推理速度提高了18%，并达到了70%的草稿接受率。该优化模型利用FP8 E4M3量化，设计用于运行在拥有超过80GB VRAM的硬件上，并支持256k上下文窗口，可能应用于统一内存系统。
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Ornith 35B 在创意任务中展现出强劲性能
Ornith 35B 语言模型已显示出有希望的结果，尤其是在生成 3D 游戏等创意任务方面。用户报告称，Ornith 35B 在三次提示内成功完成了此任务，表现优于 Qwen 3.5-35B-A3B 等在类似请求中遇到困难的其他模型。该模型与 Claude Code harness 一起使用。
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Ornith 35B 与 Gemma4 31B 和 Qwen3.6 35B 进行基准测试
新的语言模型 Ornith 35B 使用 WebBrain 的 frozen browser-agent planner benchmark 与 Gemma4 31B 和 Qwen3.6 35B 进行了基准测试。虽然 Ornith 35B 显示出潜力，并在对齐方面略优于 Qwen3.6 35B，但根据测试结果，Gemma4 31B 仍然是更优的选择。