Ornith-1.0-9B-GGUF

Ornith-1.0-9B-GGUF

一个 9B 开源编码智能体模型的 GGUF 副本，用强化学习训练它写出解决方案和围绕方案的脚手架。适合在本地运行智能体、使用单块 GPU 的开发者。

由 ornith-ai 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Ornith-1.0-9B 是 Ornith 系列中最小的模型，这个系列是一组开源编码智能体模型，模型卡称之为能自我改进。这个仓库收录它的 GGUF 副本，模型卡说它是为在单块 GPU 上高效使用而设计的。这个系列的基础模型是 Gemma 4 和 Qwen 3.5，作者在此基础上做了进一步训练。

适合谁：它适合想在自己机器上运行编码智能体模型的开发者，以及关注强化学习如何用于智能体的研究人员。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
软件 | 开发者 | 在一块 GPU 上运行本地编码智能体 | 让它修复仓库里一个失败的测试
开发工具 | 工具构建者 | 把模型接入自己的智能体环境 | 在基于终端的编码智能体里测试它
研究 | 机器学习研究人员 | 研究同时改进脚手架和解决方案的训练 | 与模型卡里 Qwen3.5-9B 的分数做对比

需要用于写作或日常问答的聊天模型的人，可以跳过它，因为模型卡把它定位在智能体编码上。

用在哪里：你在自己的电脑上运行它，由一个调用该模型的智能体环境来驱动。

• Windows、macOS 或 Linux，配合 Python，用来下载文件
• 一块 GPU，也就是模型卡为它设计的部署方式
• Terminus-2 和 Claude Code，模型卡基准表里点名的两种智能体环境

Use case | Who | What they get back
修复仓库里的 bug | 开发者 | 分多个步骤给出的修改和命令
运行终端任务 | 智能体构建者 | 一个可以在终端任务集上测试的模型
研究智能体训练 | 研究人员 | 一个用强化学习训练的小型检查点

如何设置：你需要一种获取文件的方式、一块 GPU，以及一个能打开 GGUF 文件的运行环境。

• Python，用于 Hugging Face hub 工具
• 一块 GPU
• 空闲磁盘空间，按估算 4-bit 副本约 4.5 GB
• 一个能读取 GGUF 文件的本地运行环境

1. 安装 Hugging Face hub 工具。
2. 下载仓库文件。
3. 在你的 GGUF 运行环境里打开文件，并把它接到你的编码智能体环境。

pip install -U huggingface_hub
hf download ornith-ai/Ornith-1.0-9B-GGUF

如何使用：这里看到的模型卡部分没有给出运行命令，所以使用就是在你的运行环境里加载文件，再把你的智能体指向它。给智能体一个编码任务，让它一步步完成。

示例：你交给智能体一个任务：“让这个仓库里失败的测试通过。”模型会读文件、运行命令，并分几轮提出修改，由你的智能体去应用。

新手与专家：编码智能体不只是写代码。它通过应用一步步运行命令、编辑文件，而这个模型就是为驱动这样的智能体而构建的。第一次可以先加载文件，问一个简短的编码问题，再把它接进智能体。

如果你熟悉这个领域，模型卡称训练对两样东西同时使用强化学习：解决方案的尝试，以及驱动这些尝试的脚手架。把两者一起优化，是为了找到更好的搜索路径。模型卡报告了四项编码基准上的结果，其中有 SWE-Bench 和 OpenClaw，这些数字是作者自己的。

模型提出一个脚手架
脚手架驱动解决方案的尝试
强化学习给这一对打分
训练倾向更好的搜索路径

注意事项：模型卡的表格给出这个模型在 SWE-bench Verified 上是 69.4，Qwen3.5-9B 是 53.2。图表显示的是模型卡报告的、使用 Terminus-2 环境的 Terminal-Bench 2.1 分数。

Title: 使用 Terminus-2 的 Terminal-Bench 2.1 分数
Ornith-1.0-9B: 43.1 分
Qwen3.5-9B: 21.3 分
Qwen3.5-35B: 41.4 分
Gemma4-12B: 21 分
Gemma4-31B: 42.1 分

• License: MIT，模型卡称它在全球开放，没有地区限制
• Cost to run: 没有提到，但你需要一块 GPU
• Data it reaches: 它从 Hugging Face 下载文件。模型在编码时会触及什么，取决于你接入的智能体环境。

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text generation
• 框架：transformers
• 参数量：9B
• Weights: about 4.5 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: GGUF
• 最近 30 天下载：2,357,551
• 点赞：702
• 许可证：mit
• Quantized versions: 2
• 标签：transformers, gguf, text-generation, conversational

链接

• 模型：https://huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.0-9B-GGUF
• 文件：https://huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.0-9B-GGUF/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download ornith-ai/Ornith-1.0-9B-GGUF

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。