Ornith-1：开源最强编程智能体，让AI真正“会思考”地写代码

昆仑开源易选

2026-07-01 0 6

Ornith-1 是一个革命性的开源编程智能体（Agentic Coding Model），它不再只是“接指令—出代码”的被动工具，而是具备自主规划、动态调整解题路径、并持续自我优化能力的“思考型AI程序员”。它专为解决真实软件开发中复杂的多步任务而生——比如理解模糊需求、拆解工程问题、在终端中逐步调试、跨仓库定位Bug，甚至从零构建可运行项目。对于开发者而言，Ornith-1 不是另一个代码补全插件，而是一位能陪你一起“想清楚再动手”的高阶编程搭档。

核心功能

四档模型灵活适配：提供9B（轻量本地运行）、31B（平衡性能与资源）、35B-MoE（高效稀疏推理）和397B-MoE（业界顶尖开源编码能力）四种规格，覆盖从笔记本到GPU集群的全场景需求。
真正的“思维链进化”：独创“Scaffold + Rollout”联合训练框架——AI不仅生成最终代码，更主动构建解题蓝图（如“先读README→复现报错→检查依赖版本→修改setup.py→验证安装”），并通过强化学习不断优化这个思考过程。
终端级真环境实战评测：在Terminal-Bench 2.1等硬核基准上实测表现远超同规模开源模型，能真实操作Linux终端、调用Git/Make/Curl等命令，完成端到端的软件工程任务。
开箱即用的工程友好设计：基于Gemma 4与Qwen 3.5深度后训练，兼容主流推理框架（vLLM、llama.cpp、Ollama），支持Hugging Face Transformers一键加载，附带完整评估脚本与Docker部署示例。
完全开放、无地域限制：MIT协议授权，代码、权重、训练方法全部公开，不设API墙、不绑定云服务、不收集用户数据，国内用户可直连下载与微调。
面向未来的技术架构：MoE（混合专家）设计显著提升大模型推理效率；支持工具调用（Tool Calling）扩展，可无缝接入IDE插件、CI/CD流水线或企业内部知识库。

适合哪些人用

Ornith-1 尤其适合：一线开发者（用它自动处理重复性工程任务、快速搭建原型）、AI研究员与工程师（研究智能体训练范式、Scaffold建模、RLHF for Code）、高校教学团队（作为编程智能体课程的实践案例与基座模型）、以及重视数据主权的企业技术团队（私有化部署，构建安全可控的AI编程助手）。

快速上手

只需三步即可体验：① 安装 Ollama（curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh）；② 运行 ollama run ornith:35b（自动下载并启动35B-MoE模型）；③ 在终端中输入自然语言任务，如“帮我用Python写一个爬取GitHub Trending每日Top10仓库的脚本，并保存为CSV”——Ornith将自动生成完整方案并执行验证。进阶用户可访问GitHub仓库的examples/目录，获取VS Code插件集成、REST API服务部署及LoRA微调教程。