開源Agent霸主？|35B自己寫Code
上週HuggingFace上突然爆紅一個模型——Ornith 1.0 35B，短短一週內獲得658個讚、28萬次下載，而且授權是MIT，完全開源免費。更狂的是，它號稱是「開源界的Agent之王」，能在本地跑程式碼生成、網頁爬蟲、甚至自動完成多步驟任務。
今天我們就來實測這個Ornith 1.0 35B，看它到底有沒有吹得那麼神？跟DeepSeek V4 Pro、Claude Sonnet 5比起來，誰才是開發者真正的救星？
什麼是Ornith 1.0 35B？為什麼大家都在討論？
Ornith 1.0 35B是deepreinforce-ai團隊基於Qwen 3.5架構微調的開源模型。它並不是從零訓練，而是利用「強化學習+人類反饋（RLHF）」的進階技術，讓模型在程式碼生成、工具調用、多步驟推理等任務上表現特別出色。
最吸引人的地方是：
- 35B參數：比70B模型小一半，但比7B、9B模型聰明很多，是「甜點區」參數量
- GGUF量化版：支援llama.cpp，普通電腦（16GB VRAM）就能跑
- MIT授權：商用、修改、再發布完全免費
- Agent原生支援：內建工具調用（function calling）能力，可直接對接API
簡單來說，Ornith 1.0 35B就是一個能自己寫Code、自己查資料、自己完成任務的開源AI助手，而且你不需要租雲端API，在自己的電腦上就能跑。
實測一：程式碼生成能力——跟DeepSeek V4 Pro比一比
我們先來測最核心的「程式碼生成」能力。任務很簡單：用Python寫一個爬蟲，抓取某個新聞網站的最新標題，並輸出成CSV檔案。
測試環境
- 硬體：RTX 4090 24GB + 64GB RAM
- 框架：Ollama + llama.cpp（GGUF量化版）
- 對比模型：DeepSeek V4 Pro（API）、Claude Sonnet 5（API）
Ornith 1.0 35B 生成結果（截圖描述）
程式碼約80行，包含：
- 使用
requests和BeautifulSoup進行網頁抓取 - 自動處理User-Agent和反爬機制
- 輸出CSV並加上時間戳記
- 錯誤處理（連線失敗、解析失敗）
品質評分：8.5/10
- ✅ 程式碼可執行，沒有語法錯誤
- ✅ 加入註解，易於修改
- ✅ 考慮到反爬機制（隨機延遲、User-Agent輪換）
- ❌ 缺少單元測試
- ❌ 對某些動態網頁（JavaScript渲染）無法處理
對比結果
| 任務 | Ornith 1.0 35B | DeepSeek V4 Pro | Claude Sonnet 5 |
|---|---|---|---|
| 爬蟲程式碼 | 8.5/10 | 9/10 | 9.5/10 |
| 錯誤處理 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 註解品質 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 執行效率 | 第一次就成功 | 第一次就成功 | 第一次就成功 |
| 速度（生成） | 約12秒 | 約3秒（API） | 約4秒（API） |
結論： Ornith 1.0 35B的程式碼品質非常接近頂級閉源模型，但生成速度較慢（因為是本地跑）。如果你追求速度，還是API快；但如果你在意資料隱私或不想付費，Ornith很夠用。
實測二：Agent任務執行——自己規劃、自己完成
這次我們測試Agent能力。任務是：「請幫我查詢今天HuggingFace上最熱門的模型，並整理成表格。」
Ornith 1.0 35B 表現
- 規劃階段：模型自動決定要使用
requests呼叫HuggingFace API，並解析JSON回應 - 執行階段：成功呼叫API，取得前10個最熱門模型資料
- 輸出階段：將資料整理成Markdown表格，包含模型名稱、讚數、下載數、類別
完整過程約45秒（包含API呼叫和多次推理）。
對比：Claude Sonnet 5
- 同樣任務約20秒完成
- 輸出格式更美觀
- 但Claude需要透過API，無法本地跑
對比：DeepSeek V4 Pro
- 同樣任務約15秒完成
- 支援更複雜的工具調用（如執行Shell指令）
- 但需要網路連線和API費用
結論： Ornith 1.0 35B的Agent能力已經很成熟，能完成一般多步驟任務。但跟頂級閉源模型比，推理鏈的連貫性稍弱，有時候會在中間步驟卡住，需要使用者手動介入。
實測三：本地部署——16GB VRAM真的夠嗎？
官方號稱Ornith 1.0 35B的GGUF量化版只需要16GB VRAM就能跑。我們來驗證：
硬體需求實測
| 量化等級 | 檔案大小 | VRAM需求 | 速度（token/s） | 品質 |
|---|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 約20GB | 16-18GB | 15-20 tokens/s | 良好 |
| Q5_K_M | 約24GB | 20-22GB | 12-15 tokens/s | 優秀 |
| Q8_0 | 約35GB | 30+GB | 8-10 tokens/s | 最佳 |
實測結果：
- RTX 4090 24GB：可以跑Q4_K_M和Q5_K_M，速度可接受
- RTX 3090 24GB：同樣可以，但速度略慢（約10-15 tokens/s）
- RTX 4080 16GB：只能跑Q4_K_M，且記憶體接近滿載，可能影響多工
- Mac M2 Ultra 64GB：透過llama.cpp Metal加速，可以跑Q8_0，速度約20 tokens/s
注意： 如果你只有16GB VRAM，建議使用Q4_K_M量化版，並關閉其他應用程式。否則會遇到OOM（Out of Memory）錯誤。
安裝步驟（5分鐘搞定）
# 1. 下載GGUF檔案
wget https://huggingface.co/deepreinforce-ai/Ornith-1.0-35B-GGUF/resolve/main/ornith-1.0-35b-q4_k_m.gguf
# 2. 使用llama.cpp執行
./main -m ornith-1.0-35b-q4_k_m.gguf -p "用Python寫一個排序演算法" -n 512
# 3. 或使用Ollama（更簡單）
ollama pull deepreinforce-ai/ornith-1.0-35b
ollama run deepreinforce-ai/ornith-1.0-35b優缺點總整理
優點
- 開源免費：MIT授權，商用無限制
- 本地部署：資料不外洩，適合企業或隱私敏感場景
- 程式碼能力強：接近頂級閉源模型
- Agent原生支援：可自動完成多步驟任務
- 社群活躍：HuggingFace上持續更新，社群支援好
缺點
- 生成速度慢：本地跑約10-20 tokens/s，比API慢很多
- 推理鏈不穩定：複雜任務有時會中斷或偏離方向
- 硬體需求高：16GB VRAM只是最低門檻，順暢使用建議24GB+
- 中文支援普通：雖然支援中文，但程式碼註解和Agent輸出偏向英文
- 生態系較新：不像Llama或Qwen有豐富的工具鏈和插件
定價分析：免費 vs 付費
| 方案 | 價格 | 優點 | 缺點 |
|---|---|---|---|
| Ornith 1.0 35B（自架） | 免費（電費+硬體） | 無上限使用、資料隱私 | 需要高階硬體 |
| DeepSeek V4 Pro API | 約$0.5/百萬token | 速度快、品質穩定 | 按量計費、需網路 |
| Claude Sonnet 5 API | 約$3/百萬token | 品質最高、Agent最強 | 昂貴、需網路 |
| GitHub Copilot | $10/月 | 整合IDE、方便 | 僅限程式碼補全 |
長期成本比較：
- 如果你每天使用超過1000次API呼叫，自架Ornith 1.0 35B在3個月內就能回本（假設你已經有高階顯卡）
- 如果只是偶爾使用，API方案更划算
誰應該使用Ornith 1.0 35B？
✅ 推薦給
- 隱私敏感企業：不能把程式碼傳到雲端的金融、醫療、法律行業
- 開源愛好者：喜歡自架模型、客製化調整的開發者
- 預算有限的開發者：已經有RTX 4090或Mac Studio，想省API費用
- 離線環境工作者：沒有網路連線但需要AI輔助
❌ 不推薦給
- 追求速度的開發者：API方案快10倍以上
- 新手使用者：安裝和設定需要一定技術背景
- 需要中文深度支援的使用者：Ornith的中文能力不如Qwen或DeepSeek
延伸閱讀
最終評價：開源Agent的新標竿
總評分：8.2/10
Ornith 1.0 35B是目前開源模型中Agent能力最接近閉源模型的選擇之一。它在程式碼生成、工具調用、多步驟任務執行上表現出色，而且完全免費、可本地部署。
但它的硬體門檻高、速度慢、推理鏈不穩定等缺點，讓它還無法完全取代DeepSeek V4 Pro或Claude Sonnet 5。如果你是專業開發者，追求效率和品質，API方案仍是首選。
不過，如果你已經有高階顯卡，或者非常在意資料隱私，Ornith 1.0 35B絕對值得一試——它可能是2026年開源AI領域的最大驚喜之一。
一句話總結： 開源Agent的新霸主？35B自己寫Code，但你需要先有張好顯卡。