Ornith-1.0-397B 架构 QA
Ornith-1.0-397B 架构 50 问,覆盖总参/激活/KV Cache、hybrid attention 3:1 设计、512E top-10 MoE、self-scaffolding RL、reward hacking 防御、位置编码及推理部署。
Ornith-1.0-397B 架构 50 问,覆盖总参/激活/KV Cache、hybrid attention 3:1 设计、512E top-10 MoE、self-scaffolding RL、reward hacking 防御、位置编码及推理部署。
Ornith-1.0-397B 是 DeepReinforce AI 的 frontier-scale agentic coding 模型。核心创新在 self-scaffolding RL 后训练方法,架构层面继承 Qwen3.5-MoE:60层 hybrid attention(45线性+15 full)、512路 top-10 MoE FFN、1层 MTP 辅助头、256K 原生上下文、27层 ViT。本期完整拆解 397B 规模配置、FLOPs/KV Cache/推理显存、self-scaffolding RL 框架、reward hacking 防御及异步 GRPO 训练体系。