SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Model / Badania

Ornith-1.5 122B: otwarty model do kodu, który wciąż się zapętla

Ornith-1.5 122B to model z otwartymi wagami na licencji MIT, zbudowany na Qwen3.5-122B-A10B i przeznaczony do kodu, agentów i wywoływania narzędzi. W teście MindStudio sam znalazł i poprawił błąd w aplikacji liczącej podział spadku, ale japoński programista Kishida zauważył, że model wciąż zapętla się na powtórzeniach odziedziczonych po Qwenie. Dopóki ktoś spoza zespołu twórców nie zmierzy, jak często wpada w pętlę, lepiej sprawdzać go na pojedynczym błędzie niż zostawiać z nim agenta na całą noc.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Model / Badania  ·  4 min  · 

Ornith-1.5 122B: otwarty model do kodu, który wciąż się zapętla
Ilustrację przygotowała AI.

Japoński programista Kishida, który na X pisze jako @kis, puścił Ornith-1.5 122B do pracy i zobaczył, że model bez końca powtarza "hmm, hmm". Następnego dnia podsumował swoje testy: w programowaniu model rzeczywiście wygląda na mocny, ale powtórzenia odziedziczone po Qwen3.5-122B-A10B, modelu, na którym Ornith został zbudowany, nie zniknęły, więc trudno mu wskazać, do czego miałby go używać. Dla mnie to zdanie waży więcej niż tabele z premiery, bo model reklamowany jako narzędzie dla agentów musi przede wszystkim nie kręcić się w kółko.

Ornith-1.5 ma otwarte wagi na licencji MIT: można go pobrać, uruchomić na własnej karcie i przerabiać bez ograniczeń. Ornith AI przedstawia go nie jako czat, tylko jako model do kodu, agentów i wywoływania narzędzi. Ma dostawać zgłoszenie błędu, a nie pogawędkę (MindStudio). W czerwcu pisałem o poprzedniej wersji, Ornith-1.0. Jej twórcy ogłaszali wtedy, że pokonała Opusa 4.7, model Anthropica, a w ich własnej tabeli nowszy Opus 4.8 miał lepszy wynik niż Ornith. Zapowiedzi rozminęły się więc z ich własnymi danymi, dlatego hasło z premierowego wpisu, "mocniejszy, szybszy, oszczędniejszy", też traktuję jako coś do sprawdzenia, a nie fakt.

Ile z tych 122 miliardów naprawdę pracuje

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Ornith-1.0 chwali się, że bije Opus 4.7. Tabela pokazuje co innego
Model / Badania

Ornith-1.0 chwali się, że bije Opus 4.7. Tabela pokazuje co innego

5 min

DeepReinforce wypuściło 25 czerwca rodzinę modeli Ornith-1.0 na licencji MIT i ogłosiło, że największy wariant 397B bije Claude Opus 4.7 na SWE-Bench Verified (82,4) i Terminal-Bench 2.1 (77,5). Ta sama tabela pokazuje jednak Opus 4.8 z wynikiem 87,6, czyli wyżej, więc marketing wybrał sobie starszy model do pokonania, a komentatorzy tacy jak Teortaxes uznali wyniki za podejrzane do czasu niezależnego testu. Realna stawka leży niżej: model z otwartymi wagami, którego wariant 9B chodzi na domowym pececie, trzyma dane u siebie i nie generuje rachunku za tokeny.

Lokalny agent do kodu, który celowo mniej myśli
Model / Badania

Lokalny agent do kodu, który celowo mniej myśli

3 min

Jackrong wypuścił Qwopus-3.6-35B-A3B-Coder, model do kodu oparty na Qwen3.6, w którym rozumowanie jest domyślnie wyłączone. To mieszanka ekspertów z 35 miliardami wag, z których przy każdym tokenie pracuje tylko około 3 miliardów, więc działa lokalnie i zebrał 45 tysięcy pobrań miesięcznie. Autorzy chwalą się wynikiem 62,4% na SWE-bench, ale to przebieg policzony przez sam zespół na 300 zadaniach, bez potwierdzenia. Bez rozumowania model pewniej trzyma się poleceń i stabilniej ciągnie stan przez tury, za to w kompetencji inżynierskiej przegrywa z rywalem tej samej wielkości, 81 do 94.

Dziesięć awarii między działającym modelem a czystym bełkotem
Poradnik / Praktyka

Dziesięć awarii między działającym modelem a czystym bełkotem

4 min

Deweloper tonyd2wild uruchomił GLM-5.2, otwarty model o 753 miliardach parametrów, na dwóch biurkowych DGX Spark, osiągając około 15 tokenów na sekundę. Zmieściło się to dzięki architekturze mixture-of-experts i kwantyzacji ekspertów do 2 bitów, kosztem jakości odpowiedzi. Sednem nie są jednak liczby, tylko lista 10 awarii dzielących "teoretycznie się da" od "faktycznie działa": różne nazwy użytkowników rozbiły ścieżkę do biblioteki NCCL, a brakujący plik z wagami sprawił, że model wstawał czysto i wypluwał bełkot. Główny wniosek: "wstało bez błędów" nie znaczy "działa poprawnie".