Ornith-1.5：开源模型学会自己给自己出题——从自脚手架到端到端自改进

一句话概括

DeepReinforce 团队于 2026 年 8 月 19 日正式开源 Ornith-1.5 全系列模型（397B MoE / 35B MoE / 9B Dense），首次将"自脚手架"训练方法升级为完整的端到端自我改进闭环——模型自己提出新任务、生成任务专用脚手架、在自己的 rollout 上训练自己。旗舰版 397B 在 Terminal-Bench 2.1 上以 86.1 分超越 Claude Opus 4.8（85.0），9B 版本可在手机端直接部署。

一、模型矩阵

相比 1.0 的四规格（9B Dense / 31B Dense / 35B MoE / 397B MoE），1.5 砍掉了 31B Dense，聚焦三个差异化定位更清晰的档位。全部 MIT 许可。

二、核心创新：从"自脚手架"到"自改进闭环"

Ornith-1.0 的突破：模型学会给自己搭脚手架

传统编码 Agent 的工作方式是：人类设计 scaffold（脚手架），模型在这个框架内执行。Scaffold 决定了任务怎么拆分、怎么推进、怎么验证结果——比如"先读 README → 定位 bug → 写修复 → 跑测试"这条流水线是人写的。

Ornith-1.0 的创新在于：用 RL 同时优化两个东西——

1. Scaffold 生成：模型学会为每个任务自动生成专用脚手架
2. 解决方案生成：模型在自建脚手架内执行任务

这不是简单的 prompt engineering——模型在 RL 训练中学会了当自己的工程师，而不仅仅是当执行者。

Ornith-1.5 的跃迁：闭环自改进

1.5 把 1.0 的"自脚手架"从单次训练扩展成了持续运转的闭环：

循环：
  1. 模型自己提出新任务（比当前能力略难）
  2. 模型为该任务生成专用脚手架
  3. 模型在脚手架内执行 rollout
  4. 从 rollout 结果中提取训练信号
  5. 用 RL 更新模型权重
  6. 更强的模型 → 提出更难的任务 → 回到 1

这个循环的关键洞察是：训练数据不再是静态数据集，而是模型自己生成的、难度恰好匹配当前能力的课程。模型既是学生也是出题人——而且出题难度会随着学生变强而自动提升。

这与 RoboGen 的"LLM 生成仿真场景 → 训练 → 反馈 → 新场景"循环（178633660）在结构上高度同构——只不过 RoboGen 生成的是物理场景，Ornith 生成的是编码任务。两者指向同一个范式转移：训练环境的创建从人工劳动变成模型自动化。

三、基准表现

397B 旗舰版 vs Claude Opus 4.8

OrcaRouter 的分析指出，Ornith-1.5 在 4 项基准上超越 Claude Opus 4.8。Terminal-Bench 是其中最核心的——它测试的是 Agent 在终端环境中的端到端任务完成能力，最接近真实开发场景。

1.5 vs 1.0 全面提升

Reddit r/LocalLLaMA 的对比分析确认：Ornith 1.5 在所有共享基准上无歧义地优于 1.0。

Terminal-Bench 上 8.6 分的跃升是显著的——说明自改进闭环带来的不是边际改善，而是代际跨越。

35B 中等规模

来自 HN 讨论的数据：

35B MoE 只有约 3B 激活参数，Terminal-Bench 73.0 已经非常有竞争力——意味着消费级 GPU 可以跑的模型在 Agent 编码能力上已经接近半年前的前沿水平。

9B 手机端部署

9B Dense 版本支持手机端直接部署，256K 上下文窗口。这是目前已知在手机端可运行的、具备 Agent 编码能力的最强开源模型。对于边缘 AI 场景（离线代码助手、本地隐私优先的开发辅助）有直接实用价值。

四、技术脉络定位

与"LLM 按需在场"主线的关联

Ornith-1.5 的自改进闭环为我们一直追踪的"LLM 按需在场"主线增加了一个新维度：

Ornith-1.5 的独特之处在于自指性：LLM 既是被训练的对象，也是训练数据的生成者。这不是"LLM 在场"——这是"LLM 训练自己"。这比 RoboGen 的"LLM 生成物理场景"更激进：RoboGen 中 LLM 和策略网络是分开的，而 Ornith 中同一个模型同时承担两个角色。

与 RoboGen 循环的结构同构

RoboGen:  LLM 提议技能 → 生成场景 → 策略训练 → 反馈 → LLM 提议新技能
Ornith:   模型提议任务 → 生成脚手架 → RL 训练 → 反馈 → 模型提议更难任务

两者的共同范式是：训练数据的生产从"人工收集/标注"变成"模型自动生成 + 难度自动校准"。这是一个比"用 LLM 生成合成数据"更深的转变——后者只是数据增强，前者是课程学习（Curriculum Learning）的自动化。

自改进的边界与风险

Ornith-1.5 的自改进闭环有一个隐含假设：模型生成的"更难任务"确实指向真实世界需要的能力。如果模型生成的任务分布偏离了真实需求——比如生成的"更难"任务都是某种特定模式的变体——自改进循环可能强化模型已有的偏见，而不是拓展能力边界。

这与我们在讨论生成式仿真时提到的"分布盲区"问题是同一类风险：自动生成的东西，分布受限于生成模型的想象力。Ornith 的 Terminal-Bench 提升证明了自改进在编码任务上有效，但这种自改进能否迁移到其他领域（数学推理、科学发现、多模态理解）仍然存疑。

五、行业影响

开源 vs 闭源的差距正在缩小

Ornith-1.5-397B 在 Terminal-Bench 上超越 Claude Opus 4.8 是一个里程碑事件。半年前（2026 年 1 月），Ornith-1.0-397B 的 82.4 分还落后于 Opus 4.7 的 88.6 分。自改进闭环让开源模型在 8 个月内从"追赶"变成"部分超越"。

更关键的是 35B 和 9B 的存在——如果开源模型在中低规格上也能达到"够用"水平，闭源模型的定价权将被侵蚀。35B MoE 只有 3B 激活参数，在消费级 GPU 上可以本地运行，Terminal-Bench 73.0 已经超过了不少闭源模型的前代旗舰。

编码 Agent 的范式转变

Ornith-1.5 的自改进方法暗示了一个更大的趋势：Agent 的工作流（scaffold）正在从"人类设计"变成"模型自动生成"。过去编码 Agent 的竞争力在于 prompt engineering 和工作流设计——谁能写出更好的"先读代码 → 定位问题 → 生成修复 → 验证"流水线。Ornith 之后，scaffold 本身成为模型的 learned behavior——人类不再需要设计工作流，模型自己学会为每个任务搭不同的工作流。

这意味着编码 Agent 的竞争壁垒正在从"工程能力"转移到"训练方法 + 基座模型"——对开源社区是利好，对以 scaffold 工程为核心竞争力的闭源 Agent 公司是挑战。

六、开放问题

1. 自改进的可持续性：闭环能转多少圈？是否存在能力天花板——模型生成的任务难度达到某个水平后无法再提升？
2. 任务多样性：模型自动生成的任务是否覆盖了真实开发场景的长尾分布？还是集中在某些特定模式？
3. 可复现性：MIT 许可 + 开源权重意味着任何人可以复现——但自改进训练的计算成本是否在开源社区可承受范围内？
4. 安全性：模型能自己生成更难的任务并自我提升——如果任务生成方向偏了，是否会产生不可预期的能力？

Ornith-1.5 模型已发布至 HuggingFace（ornith-ai/Ornith-1.5-397B / 35B / 9B），MIT 许可。