模型 / Ornith-1.0-35B-MLX (deepreinforce-ai)

Ornith-1.0-35B-MLX (deepreinforce-ai)

Apple Silicon 上 Claude-Code 式本地编码代理

作者
nathansutton
对位
对位 7B 级本地编码模型 (活跃 ~3B)
适合
苹果芯片本地编码代理 / 低资源Mac代码生成/对话
不适合
16/18 GB 内存 Mac 不可用
入选理由
针对Apple Silicon的2-bit动态量化，可在24GB以上Mac本地运行，适合编码agent场景。门槛：需≥24GB Mac。
规模
35B (3B 活跃) · 最低 ~12GB · 2-bit(估算)
商用
需自查
框架
mlx
血统
量化自 Ornith-1.0-35B
国内访问
需代理
可信度
35B MoE 256专家/top-8, ~3B活跃, 13.4GB权重, M4 Pro 24GB上67 tok/s解码

社区实测

35B MoE 架构在消费级硬件上跑得动，但实际代码任务中可能不如基准分数亮眼，无工具场景下幻觉倾向明显。

  • 35B 总参数、每 token 仅激活约 3B，可在消费级硬件上运行
  • 不需要升级 llama.cpp 即可使用
  • 在无工具对话中容易产生幻觉
  • 实际代码修复表现可能不如基准测试的分数
  • MLX 转换需要额外 monkeypatch 处理未融合的 MoE experts
来源

Ornith-1.0–35B: The MoE Model That Runs Like 3B, Thinks Like 27BOrnith-1.0: self-improving open-source models for agentic codingmlx-community/Ornith-1.0-35B-4bit · Hugging Face

截至 2026-07-19

本形态 ~12GB 2-bit · 国内 需代理 · 818 下载

仅 safetensors · 无 pickle 加载风险

快速上手

uvx --from git+https://github.com/nathansutton/mlxcc chad

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