概要
Ornith-1.5は、タスク生成から解決策の試行までをモデル自身が連続的に行う「エンドツーエンドの自己改善ループ」を搭載し、推論とエージェント能力においてClaude 4.8 Opusに匹敵する性能を実現したAIモデル群です。
詳細内容
Ornith-1.5は、397B MoE、35B MoE、9B Denseの3つのスケールで展開される最新のAIモデルシリーズです。Ornith-1.0で導入された「自己足場かけ（Self-Scaffolding）」を拡張し、タスクの提案、タスク固有の足場構築、解決策のロールアウトを強化学習（GRPO）で同時に最適化する完全な自己改善ループを実現しました。報酬関数には、タスクの有効性、難易度の限界、新規性の3要素を統合した定式化を採用し、モデルが自身の能力境界にある課題を自ら発見・学習する仕組みを備えています。性能面では、397BモデルがTerminal-Bench 2.1において86.1を記録し、Claude 4.8 Opusと同等の水準に到達しました。また、エッジ向けの9BモデルもGemma 4-31BやQwen 3.6-35Bを凌駕する高い効率性を示しており、推論・コーディング・エージェント領域においてオープンソースモデルの新たな基準を提示しています。