Ornith-1.5新增122B：基於千問3.5架構，部分編程自測領先Qwen3.8-Flash-Next

動察 Beating AI 快訊，由知名 NLP 學者李紀為創立的 AI 團隊 DeepReinforce，為 Ornith-1.5 系列新增 122B MoE 模型。

該系列早在今年 8 月就已發布，當時包括 397B、35B-A3B 和 9B 三檔，這次補上了中間規格。新模型已經開放權重，同時提供 FP8、NVFP4、GGUF 和 MLX 等版本。

Ornith-1.5-122B 沿用 Qwen3.5-122B-A10B 的模型架構，總參數約 122B，每次推理激活約 10B 參數。支持 256K 原生上下文、圖像理解、工具調用和推理。

官方自測顯示，122B 在 SWE-bench Verified（non-hack）獲得 84.5 分，高於 Qwen3.8-Flash-Next 的 82.8 分。CyberGym 為 80 對 78，NL2Repo 為 51.2 對 45.2，SWE-bench Pro（no-hack）則達到 76.9 對 43.9。不過，Terminal-Bench 2.1 仍以 81.2 對 83.4 落後。

值得注意的是，千問官方此前使用 Claude Code Harness，在 SWE-bench Pro 獲得 62.5 分，高於 Ornith 使用 OpenHands 測出的 43.9 分，兩個測試的條件並不完全一致。