Ornith-1.5-35B-A3B-NVFP4

Ornith-1.5-35B-A3B-NVFP4

能写代码、处理终端智能体任务，是每个 token 约用 3B 参数的混合专家模型，这里是 NVFP4 版本。适合想在自己硬件上部署编程模型的开发者。

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：这个仓库放的是 ornith-ai 的 Ornith-1.5-35B-A3B，名字指向一个 NVFP4 量化版本。模型面向编码和智能体工作。它是中等规模的混合专家模型，每个 token 约用 3B 参数，文件约 19.5 GB。

适合谁：想自己部署编码和智能体模型的开发者与团队，以及关注模型训练方式的研究人员，都适合用它。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
软件 | 开发者 | 在自己的硬件上运行编程模型 | 让它在终端智能体里修复一个失败的任务
研究 | 机器学习研究人员 | 研究用自我改进循环和强化学习训练出来的模型 | 在终端任务上与 Ornith-1.0 做对比
工具 | 智能体开发者 | 把它当作基于终端的智能体背后的模型 | 在 Terminus-2 或 Claude Code 下运行，也就是模型卡打分用的两种配置

如果你的工作不涉及编码或智能体任务，或者你的机器放不下约 19.5 GB 的权重，可以跳过它。

用在哪里：

• 在 Windows、macOS 或 Linux 上，用 Python 和 transformers 库
• 终端智能体配置，例如模型卡报告的 Terminus-2 和 Claude Code 运行
• 你自己的电脑，要有放得下权重的内存

Use case | Who | What they get back
编码帮助 | 开发者 | 模型写出的代码和修复
终端任务 | 智能体开发者 | 智能体运行时给出的命令行步骤
模型对比 | 研究人员 | 可与 Ornith-1.0 和 Qwen3.6-35B-A3B 对照的基准测试行

如何设置：

• Python 和 pip
• 放得下约 19.5 GB 权重的磁盘空间和内存

1. 安装 Hugging Face hub 包。
2. 把模型文件下载到你的电脑。
3. 打开模型卡找到加载代码，用 transformers 加载文件。

pip install -U huggingface_hub
hf download ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-NVFP4

如何使用：文件下载到本地后，用 transformers 库加载，再给模型一个编码或终端任务。具体的加载代码在模型卡里。

Tool | What it does
pip install -U huggingface_hub | 安装 Hugging Face 的下载工具
hf download | 把模型文件复制到你的电脑

示例：在运行这个模型的终端智能体里，你让它找出项目测试失败的原因并修好。模型会给出 shell 命令和代码改动，由智能体去执行。

新手与专家：这是一个为编程和智能体工作调校过的语言模型，保存成了更小的文件格式。第一次尝试时，先运行上面两条命令取回文件，再按模型卡去加载。下载量约 19.5 GB。

Ornith-1.5 建立在 Ornith-1.0 之上，后者从 Qwen3.5 和 Gemma4 出发，加了额外的预训练和后训练。新的循环不断产生训练任务，找出解决它们的办法，并通过强化学习更新模型，同时调整任务、脚手架和解题尝试。下面的分数来自模型卡上完整模型的数据，所以量化版本可能有差异。

模型写出新的训练任务
它寻找能解决任务的策略
解题尝试获得奖励
强化学习更新模型

注意事项：模型卡在 Terminal-Bench 2.1 上用 Terminus-2 配置对比了完整模型，分数越高越好。

Title: Terminal-Bench 2.1 加 Terminus-2，得分
Ornith-1.5-35B-A3B: 67.8 分
Ornith-1.0-35B-A3B: 64.2 分
Qwen3.5-397B: 53.5 分
Qwen3.6-35B-A3B: 52.5 分
Muse-Glimmer-30B: 51.7 分
Gemma-4-31B: 42.1 分

• License: MIT
• Cost to run: 没有提到 API 密钥或付费服务，硬件要你自己准备
• Data it reaches: 来源没有提到除了从 Hugging Face 下载权重之外的文件、账号或联网访问
• Not for: 不测试就直接相信模型卡的分数用在这个版本上，因为那些分数描述的是原始模型

Hugging Face 上的数据（2026年11月14日）

• 任务：text generation
• 框架：transformers
• 参数量：19.5B
• Weights: about 19.5 GB in U8
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：1,124,337
• 点赞：73
• 许可证：mit
• Quantized versions: 2
• Fine-tunes: 1
• 标签：transformers, safetensors, qwen3_5_moe, image-text-to-text, text-generation, conversational, 8-bit, modelopt

链接

• 模型：https://huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-NVFP4
• 文件：https://huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-NVFP4/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-1.5-35B-A3B-NVFP4

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。