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AI 연구 조직인 오르니스(Ornith)가 AI 모델 오르니스-1.5(Ornith-1.5)를 8월 19일 공개했다. 오르니스-1.5는 오르니스-1.5-397B, 오르니스-1.5-35B-A3B, 오르니스-1.5-9B라는 3종류 모델로 나뉘어 출시됐다. 이 가운데 최대 규모인 오르니스-1.5-397B는 클로드 오퍼스 4.8과 동등한 벤치마크 점수를 달성했다. 또 오르니스-1.5-9B의 양자화 버전은 스마트폰에서도 실행 가능한 것으로 알려졌다.

오르니스-1.5는 학습 과정에 자기 개선 루프를 도입하고 있으며 학습 중 AI 모델 자신이 난도 높은 작업을 제안한다는 루프를 반복해 자율적인 성능 향상을 가능하게 하고 있다.

오르니스-1.5-397B는 전체 파라미터 수 3,970억인 MoE 모델이다. 오르니스-1.5-397B, 오르니스-1.0-397B, 딥시크-V4-플래시-0731(DeepSeek-V4-Flash-0731), GLM-5.2, 클로드 오퍼스 4.8 각종 벤치마크 결과를 보면 오르니스-1.5-397B는 여러 테스트에서 클로드 오퍼스 4.8을 웃돌고 있다.

오르니스-1.5-35B-A3B는 총 파라미터 수 350억, 액티브 파라미터 수 30억인 MoE 모델이다. 오르니스-1.5-35B-A3B, 오르니스-1.0-35B-A3B, 큐원3.6-35B-A3B(Qwen3.6-35B-A3B), 뮤즈-글리머-30B(Muse-Glimmer-30B), 젬마-4-31B(Gemma-4-31B) 성능 비교 결과 오르니스-1.5-35B-A3B는 MoE 모델이면서도 덴스(Dense) 모델인 뮤즈-글리머-30B나 젬마-4-31B를 웃돌고 있다.

오르니스-1.5-9B는 파라미터 수 90억인 덴스 모델이다. 오르니스-1.5-9B, 오르니스-1.0-9B, 큐원3.5-9B(Qwen3.5-9B), 큐원3.6-35B-A3B, 젬마-4-31B를 비교한 결과 오르니스-1.5-9B는 파라미터 수가 큰 젬마-4-31B를 대부분 테스트에서 웃돌고 있다. 또 오르니스-1.5-9B-모바일(Ornith-1.5-9B-Mobile)라는 스마트폰에서의 동작을 목적으로 한 양자화 버전도 존재한다고 한다.

오르니스-1.5는 MIT 라이선스 하에 오픈 모델로 공개되어 있다. 각종 모델은 허깅 페이스에서 배포되고 있으며 오르니스에 의한 양자화 버전도 같은 날 공개됐다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

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