模型 / Ornith-1.0-9B-MLX-6bit (deepreinforce-ai)

Ornith-1.0-9B-MLX-6bit (deepreinforce-ai)

MLX量化9B文本模型，苹果芯片本地推理

作者 lmstudio-community

仓库标识lmstudio-community/Ornith-1.0-9B-MLX-6bit

~1.4GB 4-bit许可 可商用任务 文本生成最近核对 2026-08-05
格式
4-bit
文件
~1.3GB
运行内存
~1.4GB–1.9GB
运行时
MLX_LM
下载
432

仅 safetensors · 无 pickle 加载风险

Hugging Face 源仓库 ↗

快速上手示例

mlx_lm.generate --model lmstudio-community/Ornith-1.0-9B-MLX-6bit

依赖版本和硬件参数请以源仓库说明为准。

适合与不适合

入选理由
Ornith-1.0-9B 的 MLX 6-bit 量化版，Apple Silicon 用户可直接在 LM Studio 中加载使用，适合本地体验该多模态对话模型。
对位
对位 Gemma-2-9B
适合
Apple Silicon 本地文本生成 / 轻量级对话应用离线推理
不适合
高精度数值任务

独立证据与社区反馈

5 个独立来源最近验证 2026-08-05

9B 版本口碑两极分化：部分用户认可其在特定编码工具链中的表现，但多数反馈认为其综合能力不足、幻觉问题突出；35B 版本评价更正面。

  • 配合 Pi coding agent 可获得较满意的本地编码体验
  • 9B 量化版本在编码场景中对比 Qwythos-9B 表现更优
  • 9B 模型在无工具聊天中幻觉倾向明显，漏洞发现能力有限，仅能找到多数模型都能发现的常见问题
  • 9B 模型推理速度不理想，实际任务完成度不佳
  • 自称 self-improving 的说法引发社区质疑

可信度原始模型 deepreinforce-ai/Ornith-1.0-9B，LM Studio 官方 MLX 量化

完整规格

规模
9B · 下载 ~1.3GB · 显存最低 ~1.4GB · 推荐 ~1.9GB · 4-bit(估算)
授权
MIT · 可商用
框架
mlx / lm-studio
血统
量化自 Ornith-1.0-9B
访问提示
Hugging Face 可能需要代理

下载动量

30天下载 1.7k → 1.4k

观测时间线

模型家族

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