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DeepReinforce、Ornith-1.0を公開:独自のRLスキャフォールドを学習するオープンソースコーディングモデルファミリー

DeepReinforceは、Gemma 4とQwen 3.5をベースにしたオープンソースのコーディングモデルファミリーOrnith-1.0をリリースしました。固定のハーネスではなく、強化学習中にモデルが独自のスキャフォールドを学習します。397BフラッグシップモデルはSWE-Bench Verifiedで82.4を記録し、すべての重みはMITライセンスで提供されます。

ソースMarkTechPost著者: Asif Razzaq
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  • Ornith-1.0は9B、31B、35B-MoE、397B-MoEの4サイズで提供され、Gemma 4とQwen 3.5をベースにMITライセンスで公開。
  • モデルは強化学習中に独自のスキャフォールドを学習し、ハーネスと解法を同時に最適化。
  • 397Bモデルは主要ベンチマークでClaude Opus 4.7を上回るが、Opus 4.8やより大規模なGLM-5.2-744Bには及ばない。
  • 固定信頼境界、決定論的モニター、凍結LLMジャッジの3層防御で報酬ハッキングを防止。

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