Ornith-1.0: エージェント型コーディングのための自己足場構築（Self-Scaffolding）LLM

概要

Ornith-1.0は、モデル自身がタスクに最適な推論プロセス（足場）を生成・最適化する自己改善型フレームワークにより、SWE-Bench等で世界最高水準のコーディング性能を実現したオープンソースLLM群です。

詳細内容

DeepReinforceが発表した「Ornith-1.0」は、9Bから397Bまでの規模を展開するエージェント型コーディング特化のLLMファミリーです。最大の特徴は、人間が設計した固定の実行ハーネスではなく、モデル自身が解決策の生成を導く「足場（Scaffold）」自体を動的に生成・学習する「Self-Scaffolding」フレームワークを採用している点にあります。RLプロセスにおいて足場と解決策を共同で最適化することで、より高度な探索軌道の発見が可能になりました。自己生成による報酬ハッキングを防ぐため、固定の信頼境界、決定論的なモニター、および凍結済みLLMによる判定の3層防御を導入。フラッグシップの397BモデルはSWE-Bench Verifiedで82.4、Terminal-Bench 2.1で77.5を記録し、Claude Opus 4.7やDeepSeek-V4-Proを上回る性能を実証しています。また、エッジデバイス向けの9Bモデルも、数倍の規模を持つGemma 4-31Bに匹敵する極めて高い効率性を示しています。

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