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开源大模型赛道又迎来一个新玩家。Ornith-1.5系列正式开源，主打端到端自改进训练路线，一亮相就在编码和智能体（Agent）基准测试中，超越了同级别的稠密模型Gemma-4-31B。
这次发布的Ornith-1.5系列，最抓眼球的不是总参数量，而是它的激活效率。
35B总参数的MoE（混合专家）架构，推理时仅激活3B参数，就能在关键基准上压过需要动用全部31B参数的Gemma-4-31B。参数利用率差距接近10倍，这个数字放在开源模型里相当能打。
能做到这一点，靠的是端到端的自改进训练方法。简单说，模型在训练过程中自己生成数据、自己评估、自己迭代，而不是完全依赖人工标注或外部模型蒸馏。这种训练方式让模型在编码和Agent任务上的表现更扎实。
对开发者来说，Ornith-1.5的吸引力很直接：更低的推理成本，更强的任务表现。激活参数少意味着部署门槛更低，尤其适合需要高频调用模型做编码辅助或Agent调度的场景。
开源社区又多了一个值得跑一跑基准的选项。至于它能不能在长期使用中保持优势，还得看后续生态和迭代速度。
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