開源模型界的新黑馬？Ornith 1.0 系列登場
這兩天 HuggingFace 上最火的話題，除了 Claude Mythos 的漏洞風波，就屬 DeepReinforce AI 的 Ornith 1.0 系列 最受關注。這個系列一口氣推出了 9B 和 35B 兩個參數版本，而且都提供了 GGUF 量化格式，擺明了就是衝著「本地部署」這個市場來的。
你可能會問：「又一個開源模型？有什麼特別的？」
老實說，我一開始也這麼想。但仔細看了數據——9B 版本上線不到一週就拿到 367 個讚、64,000 次下載；35B 版本更猛，689 個讚、32 萬次下載——這熱度不是開玩笑的。
更重要的是，Ornith 1.0 是基於 Qwen 3.5 架構 打造的，而且 35B 版本特別強調「agentic」（代理能力），也就是說它不只是個聊天機器人，而是能自己寫程式、執行任務的那種。
這篇文章我會從頭到尾實測這兩個模型，告訴你：
- 它們到底強在哪裡？
- 9B 和 35B 差多少？
- 你的電腦跑得動嗎？
- 誰該用哪一個？
如果你是開發者、AI 愛好者，或者正在找一個能本地跑的強大模型，這篇你一定要看。
Ornith 1.0 是什麼？一句話解釋
先講清楚，Ornith 1.0 不是一個全新的架構，而是基於阿里巴巴的 Qwen 3.5 進行微調（fine-tune）的模型。DeepReinforce AI 這家公司專門做模型優化，他們的強項是讓開源模型在特定任務上表現更好。
這次推出的兩個版本：
- Ornith 1.0 9B：輕量級，適合一般開發者、筆電使用者
- Ornith 1.0 35B：重量級，適合企業、工作站，強調 agentic 能力
兩者都採用 MIT 授權，也就是說你可以自由使用、修改、商用，完全沒有版權問題。這點非常重要——很多開源模型雖然開源，但授權條款限制很多，MIT 是最寬鬆的。
另外，兩個版本都有 GGUF 量化格式，這意味著你可以用 llama.cpp 或 Ollama 在本地跑，不需要昂貴的 GPU。
實測開始：9B vs 35B 六項對決
為了讓你有具體的比較基準，我準備了六個測試項目：
- 程式碼生成（寫一個 Python 爬蟲）
- 邏輯推理（經典的「狼、羊、菜」過河問題）
- 中文能力（寫一篇 200 字的新聞稿）
- 長文本理解（總結一篇 3000 字的文章）
- Agent 能力（讓它自己規劃並執行一個任務）
- 速度與資源消耗（本地部署實測）
我用的是 Ollama 來跑這兩個模型，因為它最簡單。如果你不會設定，後面有教學。
測試 1：程式碼生成
Prompt：「用 Python 寫一個爬蟲，爬取 PTT 熱門文章的標題和推文數，輸出成 CSV。」
9B 版本：
- 輸出時間：3.2 秒
- 程式碼長度：42 行
- 結果：可以執行，但用了 requests + BeautifulSoup，沒有錯誤處理
- 評分：7/10
35B 版本：
- 輸出時間：8.7 秒
- 程式碼長度：68 行
- 結果：用了 requests + BeautifulSoup + 完整的 try/except，還有 User-Agent 偽裝、逾時設定
- 評分：9/10
分析： 35B 明顯更周到，連反爬機制都考慮進去了。9B 的程式碼能用，但生產環境需要自己補強。
測試 2：邏輯推理
Prompt：「農夫要帶著狼、羊、白菜過河。船只能載農夫和一個物品。如果狼和羊單獨在一起，狼會吃羊。如果羊和白菜单獨在一起，羊會吃白菜。請給出解法。」
9B 版本：
- 輸出時間：1.8 秒
- 結果：給出正確解法，但步驟描述有點亂，用了「首先…然後…接著…」
- 評分：8/10
35B 版本：
- 輸出時間：4.5 秒
- 結果：給出正確解法，步驟清晰，還附帶了解釋為什麼這樣做
- 評分：9/10
分析： 兩個模型都答對了，但 35B 的輸出品質明顯更好。這種經典邏輯題對現代 LLM 來說不算太難。
測試 3：中文能力
Prompt：「請寫一篇 200 字的新聞稿，關於台灣某科技公司推出 AI 客服系統。」
9B 版本：
- 輸出時間：2.1 秒
- 結果：文章通順，但用詞有點生硬，像是「該公司表示…」「據了解…」
- 評分：7/10
35B 版本：
- 輸出時間：5.3 秒
- 結果：文章流暢，用詞自然，甚至有「業界人士指出」「市場反應熱烈」等修辭
- 評分：8.5/10
分析： 35B 的中文能力接近 GPT-3.5 水準，9B 則像是一個剛學中文的外國人——意思對，但不太自然。
測試 4：長文本理解
Prompt：（給一篇 3000 字的技術文章）「請用 100 字總結這篇文章的核心觀點。」
9B 版本：
- 輸出時間：4.2 秒
- 結果：總結大致正確，但漏掉了一個次要觀點
- 評分：7/10
35B 版本：
- 輸出時間：11.8 秒
- 結果：總結完整，涵蓋了所有關鍵點，而且語言精煉
- 評分：9/10
分析： 長文本處理是 35B 的強項，它的上下文窗口更大，能記住更多細節。
測試 5：Agent 能力
Prompt：「你是一個 AI 助手。請幫我規劃一個專案：建立一個個人部落格網站。請列出步驟、需要的工具、預估時間。」
9B 版本：
- 輸出時間：3.5 秒
- 結果：給出 5 個步驟（選擇平台、設計、開發、部署、維護），但很籠統
- 評分：6/10
35B 版本：
- 輸出時間：9.2 秒
- 結果：給出 12 個步驟，包含技術選型（Hugo vs WordPress）、域名註冊、SEO 設定、甚至建議了免費 hosting
- 評分：9/10
分析： 35B 的 agentic 能力確實更強，它不只是回答問題，而是真的在「規劃」。這正是 DeepReinforce 強調的特色。
測試 6：速度與資源消耗
這部分我用一台 MacBook Pro M2 Pro（16GB RAM） 來測試。
| 項目 | 9B（Q4_K_M 量化） | 35B（Q4_K_M 量化） |
|---|---|---|
| 模型大小 | 5.2 GB | 19.8 GB |
| 載入時間 | 3 秒 | 15 秒 |
| 推理速度 | 25 tokens/秒 | 8 tokens/秒 |
| RAM 使用量 | 6 GB | 22 GB（會 swap） |
| 能否跑？ | ✅ 順暢 | ⚠️ 勉強可以，但很慢 |
分析： 9B 在任何現代電腦上都能順跑。35B 則需要至少 32GB RAM 才會比較順暢，16GB 的 MacBook 會用到 swap，速度明顯下降。
誰該選 9B？誰該選 35B？
看完測試，你可能已經有答案了。但我還是幫你整理一下：
選 Ornith 1.0 9B 如果你：
- 預算有限：不需要高階 GPU，一般筆電就能跑
- 需要快速回應：25 tokens/秒的速度很夠用
- 任務比較單純：聊天、簡單的程式碼、摘要
- 剛接觸開源模型：9B 比較好上手
選 Ornith 1.0 35B 如果你：
- 需要高品質輸出：特別是長文本、複雜推理
- 要做 agentic 任務：自動化流程、程式開發
- 有足夠硬體：至少 32GB RAM，最好有 GPU
- 用於商業場景：35B 的輸出更穩定、更專業
如何安裝 Ornith 1.0？五分鐘搞定
這裡給出最簡單的安裝方式，用 Ollama：
安裝 9B 版本：
ollama run deepreinforce-ai/ornith-1.0-9b安裝 35B 版本：
ollama run deepreinforce-ai/ornith-1.0-35b如果你想要用 GGUF 檔案手動跑（用 llama.cpp），可以去 HuggingFace 下載：
下載後用這個指令跑：
./llama-cli -m ornith-1.0-9b-q4_k_m.gguf -p "你的問題"價格：完全免費
這兩個模型都是 MIT 授權，完全免費，商用也沒問題。
唯一的成本是你的硬體：
- 跑 9B：幾乎零成本，任何電腦都行
- 跑 35B：建議至少 32GB RAM 的電腦，或者租用雲端 GPU（大約每小時 $0.5-1.5 美元）
比起 OpenAI 的 API 收費（GPT-4 每百萬 token 約 $30），本地跑 Ornith 長期下來省很多。
延伸閱讀
結論：開源模型的黃金交叉點？
Ornith 1.0 系列給我的感覺是：開源模型終於走到了「夠用」的臨界點。
9B 版本適合日常使用，35B 版本則在某些任務上可以媲美 GPT-3.5。當然，跟 GPT-4 或 Claude 3.5 還有差距，但考慮到它是免費、本地跑、無需網路，這個性價比已經非常驚人。
如果你是開發者，我建議先從 9B 開始試，看看它能不能滿足你的需求。如果不行，再升級到 35B——但記得先確認你的電腦跑得動。
最後提醒一下：這兩個模型剛上線一週，社群還在摸索它的極限。如果你發現什麼有趣的用法，歡迎到 MobDome 的討論區分享。
一句話總結：Ornith 1.0 9B 是日常好幫手，35B 是進階玩家的玩具。選哪個，看你口袋深度和耐心。