GitHub-радар
Ornith-1.5 от ornith-ai: агент для кода без облака
Ornith-1.5 от ornith-ai — 79% на SWE-bench Verified, сравнима с Claude Opus 4.6 по работе с реальным кодом — теперь в GGUF от peculiar-ragdoll для запуска через Ollama.
Ornith-1.5 — агентская кодинг-модель от ornith-ai, обученная итеративным самосовершенствованием: модель решала задачи в реальных кодовых базах, получала оценку результата и улучшалась в следующих итерациях. В 4-битном квантовании занимает 22 ГБ — по скорости и качеству исправления реальных задач сравнима с Claude Opus 4.6, а по качеству многоходовых диалогов авторы считают её лучшей среди измеренных локальных моделей. SWE-bench Verified: 79%, Terminal-Bench: 67–68%, MCP-Atlas (реальные агентские задачи с инструментами): 70.2%. Контекстное окно: 262K токенов, с YaRN расширяется до ~1M. Нативная поддержка инструментов, MCP и совместимость с OpenAI API. peculiar-ragdoll переупаковали веса ornith-ai в GGUF для запуска через Ollama, llama.cpp и аналогичные движки.
Зачем это вайб-кодеру
Локальный запуск означает, что код не покидает вашу машину — важно для закрытых или чувствительных проектов. Сравнение с Claude Opus 4.6 на реальных задачах означает, что это не компромисс ради приватности: качество облачное, данные остаются у вас. Контекст 262K токенов покрывает большие репозитории без разбивки, а поддержка MCP позволяет встроить её в агентский стек.
Как поставить
Скопируйте и отправьте своему агенту — Claude Code, Codex, любому:
Скачай и запусти у меня Ornith-1.5 от ornith-ai в GGUF-формате: https://huggingface.co/peculiar-ragdoll/Tiel-Coder-35B-A3B-GGUF — подбери квантованную версию под мой Mac/GPU, запусти через Ollama и покажи, как обращаться к ней для задач кода.
Нужен Mac от 32 ГБ объединённой памяти или видеокарта на 24 ГБ — в 4-битном виде модель занимает около 22 ГБ.
Открыть на Hugging Face▌ Ещё находки