GitHub-радар
Ornith-1.5-9B: картинки и агенты на обычном ноутбуке
Компактная мультимодальная модель от ornith-ai — работает с картинками, инструментами и агентскими задачами, помещается на ноутбуке с 16 ГБ памяти.
Ornith-1.5-9B — плотная модель на 9,7 миллиарда параметров от независимой команды ornith-ai, построенная поверх Qwen3.5 и Gemma4 с дополнительным предобучением и обучением с подкреплением. Главное отличие от обычно дообученных моделей — самоулучшение: система непрерывно генерировала новые тренировочные задачи, решала их и наращивала навыки без фиксированных датасетов. Поддерживает мультимодальные запросы — передаёте картинку вместе с текстом и получаете ответ. Умеет вызывать инструменты и работать в агентских сценариях (MCP, function calling). В агентском режиме через OpenHands набирает 70.6 на SWE-bench Verified — высокий показатель для модели этого размера. Готовая квантованная GGUF-версия доступна на Hugging Face: около 6 ГБ в 4-битном формате.
Зачем это вайб-кодеру
Если вы запускаете агента локально и хотите модель, которая одновременно работает с текстом и картинками без облачных подписок, Ornith-1.5-9B вмещается на ноутбук с 16 ГБ памяти. Подходит для кодовых задач через агентские фреймворки и для сценариев, где нужно совместить визуальный и текстовый контекст.
Как поставить
Скопируйте и отправьте своему агенту — Claude Code, Codex, любому:
Поставь мне Ornith-1.5-9B локально: https://huggingface.co/ornith-ai/Ornith-1.5-9B-GGUF — найди версию под мой Mac, запусти через Ollama и покажи, как передать картинку вместе с вопросом
Ноутбук от 16 ГБ оперативки — в 4-битной версии модель занимает около 6 ГБ
Открыть на Hugging Face▌ Ещё находки