Platz 11 im Vergleich
Ornith 1.5 122B
Ornith (DeepReinforce) · Sitz nicht öffentlich genannt · veröffentlicht 20. Oktober 2026
Das mittlere Modell der Ornith-1.5-Familie, am 20. Oktober 2026 unter MIT erschienen. Seine Architektur entspricht Qwen3.5-122B-A10B. Es versteht Text und Bilder und passt in 4 Bit auf eine Grafikkarte mit 96 GB oder einen Mac mit 128 GB. Ornith meldet bei SWE-bench Verified 84,5 und sieht das Modell in 12 von 14 Tests vor Qwen3.8-Flash-Next. Artificial Analysis führt das Modell noch nicht, wir ordnen es nach den Herstellerwerten knapp hinter Qwen3.8-Flash-Next ein.
Modell auf Hugging Face ansehenBewertung im Detail
Gesamtnote aus 3 gewichteten Dimensionen. Artificial Analysis hat das Modell noch nicht gemessen. Die Leistung beruht auf unserer Schätzung von 23 Punkten auf derselben Skala, abgeleitet aus den Werten des Herstellers mit einem Abschlag für die fehlende Messung. Das stärkste Modell im Vergleich, Kimi K3.1 Pro, hat 46. Wie wir bewerten
Fähigkeitsprofil
Wo Ornith 1.5 122B stark ist, über 6 Säulen auf einer Skala von 0 bis 100. Die gestrichelte Linie ist der Median aller 35 Modelle im Vergleich. Wie die Säulen entstehen
| Säule | Wert | Grundlage |
|---|---|---|
| Programmierung | 88 | redaktionelle Einschätzung |
| Mathematik & Logik | 82 | redaktionelle Einschätzung |
| Wissen | 86 | redaktionelle Einschätzung |
| Deutsch & Sprache | 76 | redaktionelle Einschätzung |
| Agentik & Werkzeuge | 88 | redaktionelle Einschätzung |
| Langer Kontext | 82 | redaktionelle Einschätzung |
Für keine Säule lag ein vergleichbarer Benchmark vor, alle 6 Werte sind unsere Einschätzung. Wie die Säulen entstehen, steht auf der Übersichtsseite.
Steckbrief
Was offene Gewichte, Parameter, Token, Quantisierung und GGUF bedeuten, erklärt die Übersicht.
- Architektur
- Mixture-of-Experts
- Parameter
- 125 Mrd. gesamt, 10 Mrd. aktiv je Token
- Kontextfenster
- 256K TokenAus der config.json belegt (max_position_embeddings 262.144). Per YaRN mit Faktor 4 auf rund 1 Mio. Token erweiterbar.
- Lizenz
- MIT
- Eingabe
- Text, Bild
- Lokaler Betrieb
- Eine RTX PRO 6000 (96 GB, Q4-GGUF 76 GB), DGX Spark oder Mac mit 128 GB (MLX 4 Bit, 69 GB)
- Bei EU-Hostern
- SeltenKein EU-Hoster bestätigt, Betrieb auf eigener Hardware
Die Modellkarte nennt 122 Mrd. Parameter, die Gewichte auf Hugging Face zählen 125,1 Mrd. samt Bildteil. Die aktiven Parameter beziffert Ornith nicht. Die config.json gleicht in Schichten, Experten und Breite Qwen3.5-122B-A10B mit 8 von 256 Experten je Token und 48 Schichten. Die rund 10 Mrd. aktiven Parameter sind daraus geschätzt.
Wo läuft das Modell in der EU
Für dieses Modell ist keiner der Anbieter aus unserer Übersicht der KI-Hoster aus Europa im Steckbrief belegt.
Benchmarks
Die folgenden Werte sind Hersteller-Angaben. Eine unabhängige Messung lag zum Stand dieser Seite nicht vor.
Ornith 1.5 122B ist am 20. Oktober 2026 erschienen und schließt die Lücke zwischen dem kleinen Ornith 1.5 35B-A3B und dem großen Modell mit 397 Milliarden Parametern derselben Familie vom August. Die config.json gleicht Qwen3.5-122B-A10B. Von 48 Schichten nutzen 36 eine lineare Aufmerksamkeit, je Token arbeiten 8 von 256 Experten. Daraus schätzen wir rund 10 Milliarden aktive Parameter, beziffert hat Ornith sie nicht. Weitertrainiert hat Ornith das Modell mit Aufgaben, die das Modell zum großen Teil selbst erzeugt und löst. Das Modell denkt vor der Antwort nach und ruft Werkzeuge auf. Neben Text versteht es Bilder.
Die Werte der Modellkarte stammen von Ornith, das auch die Vergleichsmodelle selbst gemessen hat. Gemeldet werden 84,5 bei SWE-bench Verified, 76,9 bei SWE-bench Pro, 81,2 bei Terminal-Bench 2.1 und 48,0 bei Humanity's Last Exam mit Werkzeugen. Qwen3.8-Flash-Next mit ähnlicher Größe steht dort bei 82,8, 43,9, 83,4 und 38,0, Beam 1.0 bei 80,1 im Terminal-Bench. Den Abstand bei SWE-bench Pro belegt bisher keine zweite Quelle. Artificial Analysis führt das Modell noch nicht. Beim kleineren Ornith 1.5 35B-A3B kam eine öffentliche Nachrechnung auf mehreren Tests deutlich tiefer heraus als die Modellkarte. Nimmt man die Werte des Herstellers als zutreffend, liegt das Modell auf der Höhe von Qwen3.8-Flash-Next. Das hat Artificial Analysis im Index v4.3.2 mit 40 Punkten gemessen, umgerechnet auf v5 sind das 27. Für die fehlende Messung ziehen wir 4 Punkte ab und schätzen Ornith 1.5 122B mit 23 ein, vor Qwen3.8-27B mit 20 und Beam 1.0 mit 18. Im Test von GIGAZINE antwortete das Modell auf Japanisch brauchbar, mischte aber gelegentlich Chinesisch ein. Einen Wert für Deutsch nennt die Modellkarte nicht.
Ornith liefert die Gewichte in BF16 mit 249 GB und selbst quantisiert in FP8, NVFP4 mit 78 GB, GGUF ab 76 GB in Q4 und MLX mit 69 GB in 4 Bit. Damit läuft das Modell auf einer RTX PRO 6000 mit 96 GB, auf einer DGX Spark oder auf einem Mac mit 128 GB. Unsloth bietet kleinere GGUF-Fassungen ab 40 GB. Wie viel Qualität sie kosten, ist für dieses Modell noch nicht gemessen. Ollama führt das Modell als ornith-1.5:122b mit 77 GB. Die Lizenz ist MIT, ohne Umsatzklausel und ohne regionale Beschränkung. Ein europäischer Hoster führt das Modell noch nicht, am 21. Oktober 2026 steht es bei keinem Hoster aus unserer Übersicht im Katalog.
Was es gut kann
- MIT-Lizenz, Gewichte ohne Zugangssperre auf Hugging Face, dazu fertige Fassungen in FP8, NVFP4, GGUF und MLX vom Hersteller
- Quantisiert auf einer RTX PRO 6000 mit 96 GB, einer DGX Spark oder einem Mac mit 128 GB lauffähig, je Token rechnen rund 10 Mrd. Parameter
- Nach Herstellerangaben 84,5 bei SWE-bench Verified und 81,2 bei Terminal-Bench 2.1, bei Terminal-Bench knapp unter Qwen3.8-Flash-Next mit 83,4
- Versteht neben Text auch Bilder
Wo es hakt
- Alle Benchmark-Werte stammen vom Hersteller, Artificial Analysis führt das Modell nicht. Beim kleineren Ornith 1.5 35B-A3B kam eine öffentliche Nachrechnung auf mehreren Tests deutlich tiefer heraus
- Bei SWE-bench Pro setzt Ornith Qwen3.8-Flash-Next mit 43,9 an und sich selbst mit 76,9. Einen so großen Abstand bei sonst ähnlichen Werten belegt bisher keine zweite Quelle
- Wer hinter dem Modell steht, ist nur teilweise öffentlich, einen Firmensitz nennt der Anbieter nirgends
- Kein EU-Hoster führt das Modell, der DSGVO-konforme Betrieb läuft über eigene Hardware
Quelle: Offizielle HF-Modellkarte ornith-ai/Ornith-1.5-122B samt config.json, quantisierte Fassungen von Ornith und Unsloth, Ollama-Bibliothek und Bericht von GIGAZINE, Oktober 2026. EU-Hoster an den Katalogen der Hoster aus unserer Hostertabelle geprüft am 21.10.2026 · Stand der Recherche 1. November 2026 · Leistung aus dem Intelligenz-Index von Artificial Analysis, die übrige Bewertung von neuost