Ornith-1.5に122Bを追加：Qwen3.5アーキテクチャに基づき、一部のプログラミング自己テストでQwen3.8-Flash-Nextを上回る

動察 Beating AI速報、著名なNLP学者である李紀為氏が設立したAIチームDeepReinforceが、Ornith-1.5シリーズに122B MoEモデルを追加しました。

このシリーズはすでに今年8月に発表されており、当時は397B、35B-A3B、9Bの3グレードが含まれていましたが、今回中間仕様が補完されました。新モデルはすでに重みが公開されており、FP8、NVFP4、GGUF、MLXなどのバージョンも提供されています。

Ornith-1.5-122BはQwen3.5-122B-A10Bのモデルアーキテクチャを踏襲しており、総パラメータは約122B、推論ごとに約10Bのパラメータがアクティブになります。256Kのネイティブコンテキスト、画像理解、ツール呼び出し、推論をサポートしています。

公式の自己テストによると、122BはSWE-bench Verified（non-hack）で84.5点を獲得し、Qwen3.8-Flash-Nextの82.8点を上回りました。CyberGymは80対78、NL2Repoは51.2対45.2、SWE-bench Pro（no-hack）では76.9対43.9に達しました。ただし、Terminal-Bench 2.1では81.2対83.4で依然として劣っています。

注目すべきは、千問公式が以前Claude Code Harnessを使用してSWE-bench Proで62.5点を獲得しており、OrnithがOpenHandsを使用して測定した43.9点を上回っている点です。両テストの条件は完全には一致していません。