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Ornith-1.0 : La Révolution des Modèles de Code Autonomes par Deep Reinforce AI
Découvrez Ornith-1.0, la nouvelle famille de modèles de codage agentique open-source qui défie les géants commerciaux avec des performances record sur tous les grands benchmarks de programmation.
25 juin 2026
Model ReleaseOrnith-1.0
Introduction
Le 25 juin 2026 marque une date clé dans l'histoire de l'intelligence artificielle générative avec la sortie d'Ornith-1.0 par Deep Reinforce AI. Ce modèle représente une avancée majeure dans le domaine du codage assisté par IA, introduisant pour la première fois une stratégie d'entraînement auto-améliorante qui optimise simultanément les structures de tâches et leurs solutions.
Contrairement aux modèles traditionnels qui se contentent de générer du code, Ornith-1.0 agit comme un véritable agent de développement logiciel capable de planifier, exécuter et itérer sur des workflows complexes. Cette approche révolutionnaire place les modèles Deep Reinforce AI en tête de gondole face aux solutions propriétaires les plus avancées du marché.
Caractéristiques Clés et Architecture
Ornith-1.0 est disponible en quatre variantes distinctes pour s'adapter à tous les besoins computationnels : 9B Dense pour les appareils edge, 31B Dense pour les serveurs standards, 35B Mixture-of-Experts (MoE) pour un équilibre performance/efficacité, et 397B MoE pour les tâches les plus exigeantes. Cette gamme complète permet aux développeurs de choisir la configuration optimale pour leur infrastructure.
L'architecture repose sur des modèles base Gemma 4 et Qwen 3.5, post-entraînés avec une méthode innovante combinant renforcement et génération de structures de tâches. Cette approche unique permet aux modèles d'apprendre non seulement comment résoudre les problèmes, mais aussi comment structurer efficacement leur processus de résolution.
- 9B Dense - Déploiement sur appareils edge avec performances exceptionnelles
- 31B Dense - Configuration standard pour serveurs classiques
- 35B Mixture-of-Experts - Optimisation efficacité/performance
- 397B MoE - Puissance maximale pour tâches complexes
- Contexte étendu supportant les conversations longues et documents volumineux
- Licence MIT - Utilisation commerciale et recherche libres
Performance et Benchmarks
Les résultats de Ornith-1.0 sur les benchmarks de codage sont simplement impressionnants. Le modèle 397B MoE obtient 77.5 sur Terminal-Bench 2.1, 82.4 sur SWE-Bench Verified, 62.2 sur SWE-Bench Pro, et 78.9 sur SWE-Bench Multilingual. Ces scores dépassent significativement ceux de MiniMax M3 (66.0 TB-2.1, 80.5 SWE-Bench Verified) et DeepSeek-V4-Pro (67.9 TB-2.1, 80.6 SWE-Bench Verified).
Sur les métriques d'agentic coding, Ornith-1.0 confirme sa suprématie avec 41.2 QnA, 42.6 RF et 39.1 TW sur SWE Atlas, ainsi que 77.1 sur ClawEval et 48.2 sur NL2Repo. Le modèle 9B Dense, quant à lui, rivalise avec des architectures beaucoup plus grosses comme Gemma 4-31B et Qwen 3.6 35B, offrant une efficacité remarquable pour les déploiements contraints.