Aloha! 🌺 Meet Ornith-1.0, a family of open-source LLMs specialized for agentic coding.
Ornith-1.0 spans the full parameter sizes including 9B Dense, 31B Dense, 35B MoE, and 397B MoE. It achieves state-of-the-art performance among open-source models of comparable size on coding benchmarks including:
✅Terminal-Bench 2.1(77.5)
✅SWE-Bench(82.4 on verified, 62.2 on pro, 78.9 on Multilingual)
✅NL2Repo(48.2)
✅SWE Atlas(41.2 on QnA, 42.6 RF, 39.1 TW)
✅ClawEval(77.1)
Post-trained on top of gemma4 and qwen3.5, Ornith-1.0 employs a novel self-improving training strategy in which reinforcement learning is used to generate not only solution rollouts, but also the task-specific scaffolds that drive those rollouts. By jointly optimizing the scaffold and the resulting solution, the model generate higher-quality solutions in agentic coding.😎
All models are released under the MIT license, enabling full commercial and research use.
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카카오에서 구매했던 codex 구독이 만료되었다. 그동안 토큰을 더 열심히 소비하지 못한게 아쉽다. 아직 구독중인 모델이 없어서 다른 모델들도 살펴보 중이다.
요새 모델들 성능이 보편적으로 좋아져서 다음 모델을 정하기 쉽지 않지만. openai 만큼 구독이 효율적인 걸 찾기는 쉽진 않은 듯 싶다.
구현 진입 장벽이 낮아졌다고들 하지만, Fediverse 소프트웨어 만드는 것 그 자체만으로 굉장히 챌린징하다고 볼 수 있다.
1. 비슷한건 많은데 시장에서 어떻게 자리를 잡을 것이냐 (마스토돈은 크게 성공한 케이스)
2. 사람들이 쓰기 편한가
3. Self host하기 편한가
이것만으로도 챌린징한데
goose - Block이 만든 오픈소스 로컬 실행 자율 AI 개발 에이전트
- 프로젝트 생성, 코드 실행·수정·테스트, 디버깅, 워크플로 오케스트레이션, 외부 API 연동까지 처음부터 끝까지 자율 수행하는 로컬 실행 AI 에이전트
- 맥/윈/리눅스에서 Desktop 앱과 CLI 두 가지 …
https://t.co/KhajDFbBrm
사고하는 패턴을 모방시킬수 있다는 것은 인력을 뽑을 때 AI와의 대화를 jsonl같은 형태로 로그를 남기고, 해당 로그를 이용하여, 사용자의 프롬프트 형태와 사고방식을 분석하고 기업의 핏이나 AI를 사용하는 방향성이나,,,이런걸 G-eval을 통해 정량 평가할 수 있게 되겠다 싶네
그러고 보니 배포를 좀 어렵게 생각했었는데(배포는 어려웡...) 비용최소화시키고싶어서 고민중이라고ㅍ이야기하고 대화하면서 서버리스 쓸거고 클라우드프론트랑 R2쓸거라고 결정했었는데 gcloud랑 cloudflare mcp 붙혀주니까 배포까지 굉장히 쉽게 하더라
신기하다못해 무서웠다.
요즘 카파시가 코딩보다 '지식 관리'에 LLM 토큰을 더 많이 쓴다고 함.
문서 때려 넣으면 알아서 마크다운 위키로 컴파일하고 옵시디언으로 보여주는데, 사람이 직접 고칠 일이 거의 없음.
40만 단어 스케일에서도 거창한 RAG 없이 에이전트가 인덱스 관리하며 답 찾아내는 게 핵심임.
나만의 똑똑한 도서관 사서를 하나 고용해서 뇌를 확장하는 느낌이라 효율 지릴 듯 ㅋㅋㅋ