Ornith-1.0-397B 架构深度拆解

定位：DeepReinforce AI 于 2026 年 6 月发布的 agentic coding 模型 Ornith-1.0-397B（397B 稀疏 MoE）。本模型架构完全继承 Qwen3.5-MoE，核心创新不在网络结构，而在 self-scaffolding RL 后训练方法。本报告聚焦 397B 规模特有的设计 trade-off 与 self-scaffolding RL 训练框架，对 Qwen3.5 通用架构仅作简引。

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CH 0 摘要与阅读路径

Ornith-1.0-397B 是 DeepReinforce AI 发布的 frontier-scale agentic coding 模型，总参数≈396.4B（HF 仓库 BF16 权重共 122 个 shard）^{1 2}。其架构与同仓库已拆解的 Qwen3.5-MoE-35B-A3B 同源——60 层 hybrid attention（45 层线性注意力 + 15 层 full attention，比例 3:1）³ + 512 路 top-10 MoE FFN 覆盖全部 60 层 ^{4 5} + 1 层 MTP 训练辅助头 ⁶ + 27 层 ViT 视觉编码器 ⁷。模型以 256K（262,144）原生上下文 ⁸ 和 rope_theta = 10,000,000 的多模态 mRope 位置编码 ⁹ 为推理基础。

本模型的真正重心是 后训练：DeepReinforce AI 摒弃了"人工 harness 驱动 RL"的传统范式，提出 self-scaffolding RL——让模型自己生成 task-specific harness（scaffold），同时生成 solution，让 reward 同时反传到两个 stage，从而把 RL 从"在固定 prompt 下学答案"扩展到"在演化编排下学策略" ¹⁰。配套三层 reward hacking 防御 ¹¹ 与异步 pipeline-RL + staleness-weighted token-level GRPO ¹²，构成完整的训练方法学。

核心数字（每个独立标注）：总参数≈396.4B ¹、激活参数 ≈ 16B ¹³、60 层 ³、512 experts ⁴、top-10 routing ⁵、hidden_size = 4096 ¹⁴、head_dim = 256 ¹⁵、num_kv_heads = 2 ¹⁶、moe_intermediate_size = 1024 ¹⁷、shared_expert_intermediate_size = 1024 ¹⁸、mtp_num_hidden_layers = 1 ⁶、max_position_embeddings = 262,144 ⁸、rope_theta = 10,000,000 ⁹、partial_rotary_factor = 0.25 ¹⁹、vocab_size = 248,320 ²⁰。

阅读路径：CH 1 概述家族定位；CH 2 拆解 397B 规模配置并对比 35B-A3B；CH 3 给出 FLOPs、KV cache、推理显存估算；CH 4 是本报告的深度重点——self-scaffolding RL 框架与异步 GRPO；CH 5 讨论 reward hacking 三层防御；CH 6 ~ CH 7 覆盖位置编码与推理服务特性；CH 8 给出源码映射；CH 9 总结。

诚实声明（开篇前置）：(1) Ornith 的 self-scaffolding RL 训练代码 未开源，GitHub 仓库仅含部署/用法示例 ²¹，本报告 CH 4 ~ CH 5 中关于 RL 实现的所有描述均来自官方博客与媒体分析 ^{10 11 12 22}，部分细节（如 staleness 阈值具体数值）博客以图片公式表示、文本未提取，标注为"设计意图待确认"；(2) Ornith-1.0-397B 在 HuggingFace 仓库中 不含任何自定义 .py 文件——只有 config、权重和多模态 preprocessor 配置 ²³，架构层面与 Qwen3.5-MoE 完全一致；(3) Ornith-1.0-9B 在社区实测中被报告劣于 Gemma4-12B ²⁴，与本报告聚焦的 397B 架构关联较弱，但作为同家族诚实披露点列出。

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CH 1 Ornith-1.0 家族与 Qwen3.5 演进

1.1 家族定位

Ornith-1.0 由 DeepReinforce AI 于 2026-06-25 发布，以 MIT 许可开源 4 个变体 ¹⁰：

变体	类型	基座	部署场景
Ornith-1.0-9B	Dense	Gemma 4	边缘部署
Ornith-1.0-31B	Dense	Gemma 4	单机
Ornith-1.0-35B（35B-A3B）	MoE	Qwen 3.5	中规模服务
Ornith-1.0-397B	MoE	Qwen 3.5	frontier-scale 服务

9B/31B 基于 Gemma 4，35B/397B 基于 Qwen 3.5 MoE ¹⁰。本报告拆解的 397B 变体是家族中规模最大、定位 frontier 的成员。基座模型的选择由官方博客明确披露（“Built on top of pretrained Gemma 4 and Qwen 3.5”）¹⁰，HF config 中 architectures = ["Qwen3_5MoeForConditionalGeneration"] 与 model_type = "qwen3_5_moe" 进一步坐实 ²³。

1.2 与 Qwen3.5 的关系：架构继承，方法创新

Qwen3.5-MoE 本身已在 qwen3.5-moe/main-report.md（仓库内 v0.1 报告，详细到单算子）中拆解，本报告不重复展开 Qwen3.5 的通用结构（Gated DeltaNet 线性注意力的 delta-rule 推导、SwiGLU MLP 细节、ViT patch 切分等），只在 CH 2 给出 397B 规模下的特有超参与 trade-off。

Ornith-1.0 相对 Qwen3.5-MoE 的贡献 完全在后训练：

1. 不修改任何网络结构（HF repo 无 .py 模型文件）²¹
2. 不修改 config 的网络结构字段——所有差异（60 层、512 experts 等）都是 Qwen3.5-MoE 在 frontier 规模下的官方变体，与 Ornith-1.0-397B 一一对应
3. 唯一新增的能力：self-scaffolding RL 训练得到的 agentic coding policy ¹⁰

性能定位（一句话总结，不展开）：官方博客与 MarkTechPost 报告 397B 在 Terminal-Bench 2.1 = 77.5、SWE-Bench Verified = 82.4，超过 Claude Opus 4.7（70.3 / 80.8）但在两个 benchmark 上均不及 Opus 4.8（85 / 87.6）与 GLM-5.2-744B（81.0）^{10 22}。架构层面相同条件下，Ornith-1.0-35B 在 Terminal-Bench 2.1 上超过 Qwen3.5-397B（64.4 vs 53.5），是"增益来自 RL 而非架构"的关键证据 ¹⁰。

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CH 2 397B 规模配置与参数分解

2.1 完整超参表（与 config.json 逐字段对照）

字段	值	来源
num_hidden_layers	60 3	text_config.num_hidden_layers
hidden_size	4096 14	text_config.hidden_size
num_attention_heads	32 25	text_config.num_attention_heads
num_key_value_heads	2 16	text_config.num_key_value_heads
head_dim	256 15	text_config.head_dim
full_attention_interval	4 26	text_config.full_attention_interval
layer_types	45×linear_attention + 15×full_attention（每 4 层一组 3:1）3	text_config.layer_types
num_experts	512 4	text_config.num_experts
num_experts_per_tok	10 5	text_config.num_experts_per_tok
moe_intermediate_size	1024 17	text_config.moe_intermediate_size
shared_expert_intermediate_size	1024 18	text_config.shared_expert_intermediate_size
router_aux_loss_coef	0.001 27	text_config.router_aux_loss_coef
linear_conv_kernel_dim	4 28	text_config.linear_conv_kernel_dim
linear_key_head_dim	128 29	text_config.linear_key_head_dim
linear_value_head_dim	128 30	text_config.linear_value_head_dim
linear_num_key_heads	16 31	text_config.linear_num_key_heads
linear_num_value_heads	64 32	text_config.linear_num_value_heads
mamba_ssm_dtype	float32 33	text_config.mamba_ssm_dtype
max_position_embeddings	262144 8	text_config.max_position_embeddings
partial_rotary_factor	0.25 19	text_config.partial_rotary_factor
rope_theta	10,000,000 9	text_config.rope_parameters.rope_theta
mrope_interleaved	true 34	text_config.rope_parameters.mrope_interleaved
mrope_section	[11, 11, 10] 35	text_config.rope_parameters.mrope_section
mtp_num_hidden_layers	1 6	text_config.mtp_num_hidden_layers
mtp_use_dedicated_embeddings	false 36	text_config.mtp_use_dedicated_embeddings
attn_output_gate	true 37	text_config.attn_output_gate
tie_word_embeddings	false 38	tie_word_embeddings
vocab_size	248,320 20	text_config.vocab_size
rms_norm_eps	1e-6 39	text_config.rms_norm_eps
hidden_act	silu 40	text_config.hidden_act
attention_bias	false 41	text_config.attention_bias
vision_config.depth	27 7	vision_config.depth
vision_config.hidden_size	1152 42	vision_config.hidden_size
vision_config.intermediate_size	4304 43	vision_config.intermediate_size
vision_config.num_heads	16 44	vision_config.num_heads
vision_config.out_hidden_size	4096 45	vision_config.out_hidden_size
vision_config.patch_size	16 46	vision_config.patch_size
vision_config.spatial_merge_size	2 47	vision_config.spatial_merge_size
vision_config.temporal_patch_size	2 48	vision_config.temporal_patch_size

2.2 参数分解（含乘法链推导）

下面分项给出每一部分的参数量，所有项汇总后 ≈ 396B（与官方公布的 397B 一致，偏差 < 1%）。所有公式中维度变量直接代入 config 数值。

输入嵌入 Embedding

$$ P_{\text{emb}} = \text{vocab\_size} \times \text{hidden\_size} = 248{,}320 \times 4{,}096 = 1{,}017{,}658{,}880 \approx 1.018 \text{B} $$

单层 Full Attention（共 15 层）

$$ \begin{aligned} P_Q &= \text{hidden} \times (\text{num\_heads} \times \text{head\_dim}) = 4{,}096 \times (32 \times 256) = 33{,}554{,}432 \\ P_K &= \text{hidden} \times (\text{num\_kv\_heads} \times \text{head\_dim}) = 4{,}096 \times (2 \times 256) = 2{,}097{,}152 \\ P_V &= \text{hidden} \times (\text{num\_kv\_heads} \times \text{head\_dim}) = 4{,}096 \times (2 \times 256) = 2{,}097{,}152 \\ P_O &= (\text{num\_heads} \times \text{head\_dim}) \times \text{hidden} = 8{,}192 \times 4{,}096 = 33{,}554{,}432 \\ P_{\text{norm+gate}} &\approx 2 \times \text{head\_dim} + \text{num\_heads} = 512 + 32 \approx 0.5 \text{K（可忽略）} \end{aligned} $$$$ P_{\text{FA, per layer}} \approx 71.3 \text{M}, \quad P_{\text{FA, total}} = 71.3 \text{M} \times 15 \approx 1.070 \text{B} $$

单层 Linear Attention / Gated DeltaNet（共 45 层）

Qwen3_5MoeGatedDeltaNet（源码 modeling_qwen3_5_moe.py:L369-L557）的投影参数由 linear_num_key_heads × linear_key_head_dim = 16 × 128 = 2,048 与 linear_num_value_heads × linear_value_head_dim = 64 × 128 = 8,192 决定。in_proj 同时投影 qkv，加上 z（gate）、b（block init）、a（delta gate）三个小投影与 1D short conv。

$$ \begin{aligned} P_{\text{in\_qkv}} &= \text{hidden} \times (\text{key\_dim} + \text{value\_dim}) = 4{,}096 \times (2{,}048 + 8{,}192) = 41{,}943{,}040 \\ P_{\text{in\_z}} &= \text{hidden} \times \text{value\_dim} = 4{,}096 \times 8{,}192 = 33{,}554{,}432 \\ P_{\text{out\_proj}} &= \text{value\_dim} \times \text{hidden} = 8{,}192 \times 4{,}096 = 33{,}554{,}432 \\ P_{\text{conv1d}} &= \text{conv\_kernel} \times (\text{key\_dim} + \text{value\_dim}) = 4 \times 10{,}240 = 40{,}960 \\ P_{\text{A\_log, dt, b, a}} &\approx \text{num\_v\_heads} + \text{num\_v\_heads} + \text{hidden} \times \text{num\_v\_heads} \approx 0.3 \text{M} \\ \end{aligned} $$$$ P_{\text{GDN, per layer}} \approx 109.4 \text{M}, \quad P_{\text{GDN, total}} = 109.4 \text{M} \times 45 \approx 4.921 \text{B} $$

单层 MoE FFN（共 60 层，含 shared expert + router）

每个 routed expert 是 SwiGLU MLP：gate_proj 与 up_proj 在源码中已被融合为单个 gate_up_proj 张量（shape (num_experts, 2 × intermediate, hidden)，源码 modeling_qwen3_5_moe.py:L720-L773），加上 down_proj（shape (num_experts, hidden, intermediate)）。

$$ \begin{aligned} P_{\text{routed}} &= \text{num\_experts} \times (2 \times \text{intermediate} \times \text{hidden} + \text{intermediate} \times \text{hidden}) \\ &= 512 \times (2 \times 1{,}024 \times 4{,}096 + 1{,}024 \times 4{,}096) \\ &= 512 \times 12{,}582{,}912 = 6{,}442{,}451{,}456 \approx 6.442 \text{B} \\ P_{\text{shared}} &= 3 \times \text{shared\_intermediate} \times \text{hidden} = 3 \times 1{,}024 \times 4{,}096 = 12{,}582{,}912 \approx 12.6 \text{M} \\ P_{\text{router}} &= \text{num\_experts} \times \text{hidden} = 512 \times 4{,}096 = 2{,}097{,}152 \approx 2.1 \text{M} \\ \end{aligned} $$$$ P_{\text{MoE, per layer}} \approx 6.457 \text{B}, \quad P_{\text{MoE, total}} = 6.457 \text{B} \times 60 \approx 387.4 \text{B} $$

LM Head（untied）

$$ P_{\text{lm\_head}} = \text{vocab\_size} \times \text{hidden\_size} = 248{,}320 \times 4{,}096 \approx 1.018 \text{B} $$

最终 RMSNorm

$$ P_{\text{final\_norm}} = \text{hidden} = 4{,}096 \quad (\text{可忽略}) $$

MTP 头（1 层，训练时使用）

MTP 在 HF 标准实现中不是独立类（详见 CH 8），按惯例包含 1 层 transformer + 1 个输出投影，估算 $P_{\text{MTP}} \approx 6.5 \text{B}$（与一层主干 + 输出头相当），推理时不参与。

视觉编码器（27 层 ViT）

按 Qwen3.5-MoE 标准 ViT 配置（depth = 27，hidden = 1152，intermediate = 4304，num_heads = 16），27 层标准 transformer 加 patch embed 与 merger，估算 $P_{\text{vision}} \approx 0.6 \text{B}$（在总参数中占比 < 0.2%）。

汇总

部分	参数量	占比
Embedding	1.018 B	0.26%
Full Attention（15 层）	1.070 B	0.27%
Linear Attention / GDN（45 层）	4.921 B	1.24%
MoE FFN（60 层）	387.4 B	97.7%
LM Head（untied）	1.018 B	0.26%
MTP（训练）	~6.5 B	（推理不参与）
Vision ViT	~0.6 B	0.15%
主干总计（推理路径）	≈ 395.4 B	99.4%
全模型（含 MTP+Vision）	≈ 402.5 B	—

主干推理路径 ≈ 395.4B，加 MTP 与 Vision 约 402.5B；HuggingFace 仓库以 122 个 BF16 shard 存储 ¹，每个 shard 约 6.5 GB，权重总量约 793 GB ÷ 2 (BF16) ≈ 396.8B 有效参数 ⁴⁹，与上方逐项加总一致。差距（约 0.8B）来自 RMSNorm、router bias、小投影等可忽略项。参数自洽验证通过。

激活参数（每 token 实际计算的部分）

$$ \begin{aligned} P_{\text{act, FA}} &= 15 \times 71.3 \text{M} = 1.07 \text{B} \\ P_{\text{act, GDN}} &= 45 \times 109.4 \text{M} = 4.92 \text{B} \\ P_{\text{act, MoE}} &= 60 \times (10 \times 12.58 \text{M}_{\text{routed}} + 12.58 \text{M}_{\text{shared}}) = 60 \times 138.4 \text{M} = 8.31 \text{B} \\ P_{\text{act, total}} &\approx 1.07 + 4.92 + 8.31 = 14.3 \text{B} \;(\text{主干}) \end{aligned} $$

加上 Embedding 查表与 LM Head 输出投影（每 token 都会触发），每 token 实际激活参数约 16B ¹³，激活比例约 4.0%。这与同类 frontier MoE（Qwen3.5-397B-A17B）的激活水平同量级。

2.3 397B vs 35B-A3B：规模选择的设计 trade-off

下表把 397B 与本仓库已拆解的 Qwen3.5-MoE-35B-A3B 逐项对照（35B-A3B 数字来自仓库 qwen3.5-moe/main-report.md 与对应公开 HF model card，未在本仓库 _sources/ 中独立持有 35B config.json），并对每行差异给出可观察到的设计意图（基于 Qwen3.5 公开规格与社区资料；若官方未明确披露，标注"设计意图待确认"）。本节属于同家族的规模横向对照，不是跨模型架构对比。

维度	397B	35B-A3B 50	倍率	设计意图
层数 num_hidden_layers	60 3	40	1.5×	更深堆叠提升 expressive capacity，配合 3:1 hybrid 比例保持 KV cache 可控；35B 用 40 层已能在 3B 激活下达帕累托 frontier，397B 用 60 层是为了同 4×experts 数匹配的"宽度 × 深度"协同放大
hidden_size	4096 14	2048	2×	表征维度加倍，给 Q/K/V/O 与 MoE expert 提供更大表达空间；hidden 加倍通常配合 head_dim 不变（256），head 数从 16 → 32
num_attention_heads	32 25	16	2×	与 hidden_size 同步加倍，保持 head_dim=256，便于复用同套 RoPE / attention kernel
num_key_value_heads	2 16	2	1×	GQA 比例从 8:1 拉到 16:1（397B），显著压缩 KV cache——服务 256K 上下文的关键
num_experts	512 4	256	2×	稀疏容量（capacity）翻倍，配合 top-10（vs 35B 的 top-8）使每 token 激活 expert 容量从 8×512=4K 提至 10×1024=10K intermediate，激活参数 8.31B vs 3B
num_experts_per_tok（top-k）	10 5	8	1.25×	提高 top-k 在不大幅增加激活参数的前提下提升每 token 表达能力；top-10 在 512 中约占 1.95%，仍是高度稀疏
moe_intermediate_size	1024 17	512	2×	每 expert FFN 容量加倍，结合 expert 数加倍 → 单层 MoE 容量 ≈ 4×
shared_expert_intermediate_size	1024 18	512	2×	共享专家同步加倍，保持"每 token 都经过的常驻容量"
layer_types	45 linear + 15 full（3:1）3	30 linear + 10 full（3:1）	比例不变	比例不变保证 hybrid attention 的 KV cache / 表达力 trade-off 在两个规模下一致；总 full attention 层数从 10 → 15，与上下文长度的 KV 缓存压力线性挂钩
max_position_embeddings	262144 8	262144	1×	同为 256K 原生上下文，397B 通过 GQA 16:1 + linear 45 层把 256K 的全注意力 KV cache 控制在可服务范围（见 CH 3）
rope_theta	10,000,000 9	10,000,000	1×	同 base frequency，保证外推到 256K 的位置分辨率一致
vocab_size	248,320 20	248,320	1×	同词表，Embedding / LM Head 仅随 hidden_size 翻倍

核心设计意图总结：397B 不是简单"放大"——它选择了"宽度 2× + 深度 1.5× + experts 2× + top-k 微调 + 共享 expert 同步加倍"的组合，hybrid 比例与上下文长度严格保持，把规模放大带来的 KV cache 压力分摊给 GQA（KV 头数仍为 2）和 75% 线性层。这种组合让 397B 的激活比从 35B 的 8.6% 降到约 4.0%，更适合 frontier-scale 服务部署。

2.4 hybrid 注意力与 MoE 路由可视化

每 4 层一组、3:1 比例（linear×3 + full×1）由 full_attention_interval = 4 决定 ²⁶，对应 layer_types 数组中固定模式 ["linear","linear","linear","full"] 重复 15 次。linear attention 层使用 Gated DeltaNet（源码 Qwen3_5MoeGatedDeltaNet），full attention 层使用带 sigmoid query gate 的标准 GQA（源码 Qwen3_5MoeAttention，attn_output_gate = true ³⁷）。

Qwen3_5MoeTopKRouter（源码 modeling_qwen3_5_moe.py:L787-L789——softmax+topk+renorm 三行）的前向过程：对每个 token 在 fp32 中做 softmax(router_logits)，再 top-k(10) + 重新归一化得到最终 routing weights ⁵¹。区别于 DeepSeek-MoE 系的 sigmoid-then-sum，Qwen3.5-MoE 的 softmax-then-topk 把每个 token 的 routing 权重和严格约束为 1，便于 stable training。Qwen3_5MoeSparseMoeBlock（源码 modeling_qwen3_5_moe.py:L795-L814）随后按 hit 过滤 expert，仅对实际接收 token 的 expert 计算 SwiGLU，shared expert 在每 token 上无条件并行 ⁵²。

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CH 3 计算与性能分析

3.1 单 token 前向 FLOPs

每 token 前向 FLOPs 由注意力层与 MoE FFN 层两部分主导，其余（RMSNorm、router scoring、conv1d）作为常数项可忽略。所有数字代入 config.json 实际值。

Full Attention 层（15 层）

注意力层计算量按 4 段拆解（QKVO），其中 $s$ 为序列长度：

$$ \begin{aligned} F_Q &= 2 \cdot s \cdot \text{hidden} \cdot (\text{num\_heads} \cdot \text{head\_dim}) = 2 \cdot s \cdot 4{,}096 \cdot 8{,}192 = 6.71 \times 10^{7} \cdot s \\ F_K &= 2 \cdot s \cdot \text{hidden} \cdot (\text{num\_kv} \cdot \text{head\_dim}) = 2 \cdot s \cdot 4{,}096 \cdot 512 = 4.19 \times 10^{6} \cdot s \\ F_V &= 2 \cdot s \cdot \text{hidden} \cdot (\text{num\_kv} \cdot \text{head\_dim}) = 4.19 \times 10^{6} \cdot s \\ F_O &= 2 \cdot s \cdot (\text{num\_heads} \cdot \text{head\_dim}) \cdot \text{hidden} = 6.71 \times 10^{7} \cdot s \\ \end{aligned} $$

加上 attention score 与 weighted sum 的 $2 \cdot s^2 \cdot \text{num\_heads} \cdot \text{head\_dim}$ 项，对单 token decode（$s=1$）该项可忽略；对长 prefill 该项主导。投影四段总和 ≈ $1.43 \times 10^{8} \cdot s$ FLOPs/层。15 层 full attention 在 $s = 262{,}144$（256K）prefill 时：

$$ F_{\text{FA, prefill @ 256K}} \approx 15 \cdot (1.43 \times 10^{8} \cdot 262{,}144 + 2 \cdot 262{,}144^2 \cdot 8{,}192) \approx 1.74 \times 10^{16} \text{ FLOPs} $$

其中 attention score 项 $2 \cdot s^2 \cdot \text{num\_heads} \cdot \text{head\_dim}$ 在 $s = 262{,}144$ 时主导（$\sim 1.13 \times 10^{15}$/层），是 long-context prefill 二次复杂度的体现。

decode（$s = 1$）时注意力四段投影主导，约 $15 \cdot 1.43 \times 10^{8} = 2.15 \times 10^{9}$ FLOPs/token。

Linear Attention / GDN 层（45 层）

GDN 是 token-mixer 中 O(n) 复杂度的代表（源码 Qwen3_5MoeGatedDeltaNet modeling_qwen3_5_moe.py:L369-L557）。前向包含 in_qkv、in_z、out_proj 三个线性投影加 1D short conv 与 delta-rule 状态更新：

$$ F_{\text{GDN, per layer}} \approx 2 \cdot s \cdot \text{hidden} \cdot (\text{key\_dim} + 2 \cdot \text{value\_dim} + \text{value\_dim}) = 2 \cdot s \cdot 4{,}096 \cdot 18{,}432 = 1.51 \times 10^{8} \cdot s $$

delta-rule 状态更新为 $O(s \cdot \text{num\_v\_heads} \cdot \text{key\_dim} \cdot \text{value\_dim}) = O(s \cdot 64 \cdot 128 \cdot 128) = 1.05 \times 10^{6} \cdot s$，相对投影项可忽略。45 层在 $s = 262{,}144$ prefill 时：

$$ F_{\text{GDN, prefill @ 256K}} \approx 45 \cdot 1.51 \times 10^{8} \cdot 262{,}144 \approx 1.78 \times 10^{15} \text{ FLOPs} $$

注意 GDN 层没有 $s^2$ 项，长上下文下相对 full attention 的优势随 $s$ 线性放大。

MoE FFN 层（60 层，per-token 视角）

每 token 激活 10 个 routed expert（每个 SwiGLU：gate_up + down）+ 1 个 shared expert：

$$ F_{\text{MoE, per token}} = 60 \cdot \big( 2 \cdot \text{hidden} \cdot 2 \cdot \text{intermediate} \cdot (\text{top\_k}+1) + 2 \cdot \text{intermediate} \cdot \text{hidden} \cdot (\text{top\_k}+1) \big) $$

代入 $\text{top\_k} = 10$、$\text{intermediate} = 1{,}024$：

$$ F_{\text{MoE, per token}} = 60 \cdot (2 \cdot 4{,}096 \cdot 2{,}048 \cdot 11 + 2 \cdot 1{,}024 \cdot 4{,}096 \cdot 11) = 60 \cdot (1.84 \times 10^{8} + 9.23 \times 10^{7}) \approx 1.66 \times 10^{10} \text{ FLOPs/token} $$

单 token decode 总 FLOPs

$$ F_{\text{decode, per token}} \approx F_{\text{FA, decode}} + F_{\text{GDN, decode}} + F_{\text{MoE, per token}} + F_{\text{embed+lm\_head}} \approx 2.15 \times 10^{9} + 6.80 \times 10^{9} + 1.66 \times 10^{10} + 4.07 \times 10^{9} \approx 2.96 \times 10^{10} \text{ FLOPs/token} $$

按 BF16 算力（H100 = 1979 TFLOPS theoretical），单 H100 上 decode 理论吞吐约 $1.979 \times 10^{15} / 2.96 \times 10^{10} \approx 66{,}800$ tokens/s；实际受 memory-bandwidth bound（约 5x slower）影响约 13K tokens/s/GPU，再考虑 KV cache 与路由开销，落地值在数千 tokens/s/GPU 量级。

3.2 KV cache 估算

关键约束：只有 15 个 full_attention 层持有传统 KV cache；45 个 linear_attention 层（GDN）持有固定大小的 recurrent state（与序列长度无关），不进入 KV cache 估算。

$$ \text{KV\_cache}_{\text{per token}} = 2 \cdot \text{num\_kv\_heads} \cdot \text{head\_dim} \cdot \text{num\_full\_layers} \cdot \text{dtype\_bytes} $$

代入 $\text{num\_kv\_heads} = 2$、$\text{head\_dim} = 256$、$\text{num\_full\_layers} = 15$、BF16 = 2 bytes：

$$ \text{KV\_cache}_{\text{per token}} = 2 \cdot 2 \cdot 256 \cdot 15 \cdot 2 = 30{,}720 \text{ bytes/token} = 30 \text{ KB/token} $$

单条 256K 上下文的 KV cache：

$$ \text{KV\_cache}_{\text{256K}} = 30{,}720 \cdot 262{,}144 = 8.05 \times 10^{9} \text{ bytes} \approx 7.5 \text{ GB} $$

对比观察：若 60 层全部为 full attention，单条 256K 的 KV cache 将是 30 GB；hybrid 3:1 配置把 KV cache 压到 7.5 GB，是 397B 在 256K 上下文下可服务的关键。

GDN 层的状态：每层状态 shape = (num_v_heads, key_dim, value_dim) = (64, 128, 128)，float32 ³³，单层状态 4.19 MB；45 层 × 4.19 MB ≈ 188 MB/请求，相对 KV cache 可忽略。

3.3 推理显存分解（BF16 单实例）

部分	显存	备注
主干权重	793 GB	396.5B × 2 bytes（BF16）1
KV cache（256K，1 个并发请求）	7.5 GB	仅 full attention 15 层
GDN recurrent state	0.19 GB	45 层 × 4.19 MB
激活 buffer	~16 GB	取决于 batch × seq，估算 2 × batch_size × seq_len × hidden × num_layers
Vision ViT 权重	~1.2 GB	0.6B × 2 bytes
总计（batch=1, 256K）	≈ 818 GB	—

按 80 GB H100 计算，权重 793 GB 单卡装不下，必须分布式推理。推荐配置见下节。

3.4 并行策略推荐（≥397B 触发）

397B 接近 ≥500B 阈值，并行策略是必选项：

并行维度	推荐配置	依据
Tensor Parallel（TP）	8	单节点 8 卡，attention 与 expert SwiGLU 都沿 head/expert 维切分；TP=8 兼容 num_attention_heads=32（每卡 4 head）与 num_kv_heads=2（GQA 在 TP≥4 时需 replicated 或 padded，业内通法）
Expert Parallel（EP）	64	512 experts 沿 EP=64 切 → 每卡 8 experts；与 TP 解耦，是 frontier MoE 服务标配
Pipeline Parallel（PP）	4~6	60 层沿 PP=46 切，每 stage 1015 层；PP 越小越好（pipeline bubble 随 PP 增大）
Data Parallel（DP）	按并发需求	推理阶段 DP 对应多副本，与上面三者正交

按 TP=8 × PP=5 × EP=64 = 2560 卡，可装下 818 GB 实例并留出余量；按 TP=8 × PP=4 × EP=32 = 1024 卡是更经济的"半 frontier"配置（每卡 ~0.8 GB 权重 + ~0.05 GB KV cache）。MFU 估算：BF16 attention 在 H100 上典型 MFU 约 35-45%，MoE 因 expert dispatch 额外开销会降到 25-35%；frontier-scale 服务部署的实际 MFU 落点取决于 expert hit pattern 与 EP 通信成本，本报告标注为"设计意图待确认（具体 MFU 数值需实测）"。

3.5 训练成本估算（仅作量级参考）

self-scaffolding RL 训练的实际成本未公开，本节仅按算力下限给出量级估算。按 396B 参数 × BF16 × 优化器状态（AdamW，2× fp32 master + 2× fp32 momentum）= 约 5× 参数量 ≈ 1.98 TB 训练显存；按 H100 80GB 等价显存容量估算，最少需要约 25,000 张 H100 用于训练（仅显存维度，未含通信开销）。这一数字是 RL 训练的下限——实际 self-scaffolding 两阶段 rollout、pipeline-RL 异步调度都会带来额外开销。该估算不进入核心结论，仅为量级感知。重要：本节未涵盖 GRPO group rollout 显存（典型 G=8 时 ×8 放大）、self-scaffolding 两阶段（scaffold + solution）并行显存、pipeline-RL 队列 buffer 开销；实际训练需求预计是该下限的 2-3 倍。

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CH 4 Self-Scaffolding RL 训练框架（核心创新章）

范围声明：本章是本报告的深度重点。Ornith-1.0 的网络结构完全继承 Qwen3.5-MoE，因此架构层的"创新点"几乎为零；真正的方法学创新集中在 self-scaffolding RL。重要诚实声明：训练代码未开源（GitHub 仓库只有部署/用法示例 ²¹），本章所有算法描述来自官方博客 ¹⁰ 与媒体分析 ²²，公式与超参的具体数值在博客中以图片表示、文本未提取的部分，标注"博客未公开具体数值"。

4.1 训练范式对比：传统 harness vs self-scaffolding

传统 RL for agentic coding 的训练流程：

loop:
  task ← task distribution
  harness ← HAND_AUTHORED(task)              # 人工写 prompt scaffold
  rollout ← policy(harness + task)           # 策略在固定 scaffold 下生成
  reward ← verifier(rollout, task)
  update policy via REINFORCE/GRPO

harness（prompt scaffold、tool surface 编排、memory 注入策略、error-handling 模板）由人工设计，在训练过程中保持不变。这种范式有两个限制：

1. Harness 是天花板——策略表现不能超过"给定 scaffold 能表达的最优策略"
2. Harness 与策略错配——人工 scaffold 是通用模板，无法为每个 task category 定制最优编排

Self-scaffolding RL 把 harness 也交给策略自己生成 ¹⁰：

loop:
  task ← task distribution
  scaffold_t ← policy_scaffold(task, scaffold_{t-1})     # Stage 1: 模型自己提 refined scaffold
  rollout ← policy_solution(scaffold_t + task)           # Stage 2: 模型在自生成 scaffold 下 rollout
  reward ← verifier(rollout, task) + judge(rollout, task) # 含 LLM judge veto
  update BOTH policy_scaffold AND policy_solution        # 同时反传

scaffold 在重复训练中持续突变与选择，趋向引发更高 reward 的轨迹，使 per-task-category 策略自动涌现，无需手工 harness 设计 ¹⁰。两种范式对比如下：

维度	传统 harness-driven RL	Self-scaffolding RL
Scaffold 来源	人工设计、固定	策略自生成、随训练演化
优化目标	policy(action | harness)	policy_solution × policy_scaffold 联合优化
Task 适配	一套 harness 通吃	per-task-category scaffold 自动涌现
Reward hacking 风险	低（harness 限制了模型行为空间）	高（自生成 scaffold 可学会 gaming）
Required defenses	标准 verifier	需三层防御（见 CH 5）

4.2 两阶段 RL step：scaffold refinement + solution rollout

每个 RL step 在单个 task 上分两阶段串行执行，共享同一策略权重（policy_scaffold 与 policy_solution 是同一模型的两个角色）。

Stage 1: Scaffold refinement

输入：

$$ x_1 = [\text{task\_description}; \text{scaffold}_{t-1}] $$

输出：

$$ \text{scaffold}_t \sim \pi_\theta(\cdot \mid x_1) $$

其中 $\text{scaffold}_{t-1}$ 是该 task 上一次 RL step 产生的 scaffold（首次为空或通用模板）。模型在此阶段扮演"task-specific harness 设计者"，输出包括 memory 注入策略、error-handling 模板、tool 调用编排逻辑等——所有能影响 Stage 2 rollout 行为的"内部 policy scaffold"。

Stage 2: Solution rollout

输入：

$$ x_2 = [\text{task\_description}; \text{scaffold}_t] $$

输出：

$$ \text{rollout} \sim \pi_\theta(\cdot \mid x_2) $$

模型在此阶段扮演"任务执行者"，按自生成的 scaffold 编排工具调用、读取文件、写代码、跑测试。Rollout 是 agentic trajectory（含 tool calls、environment feedback、intermediate reasoning）。

Reward 计算

$$ r = r_{\text{verifier}}(\text{rollout}, \text{task}) \cdot \mathbb{1}[\text{L1+L2 not violated}] \cdot \mathbb{1}[\text{L3 judge not vetoed}] $$

其中 verifier 是 deterministic test/script-based 检查，judge 是 frozen LLM（CH 5 详述）。Reward 同时回传到 Stage 1 与 Stage 2 的 token 序列上。

4.3 Joint optimization：reward 反传两个 stage 的机制

设单条 trajectory 上 Stage 1 的 token 集合为 $\mathcal{T}_1$、Stage 2 的 token 集合为 $\mathcal{T}_2$。联合优化目标是 token-level policy gradient：

$$ \nabla_\theta J = \mathbb{E}_{\tau \sim \pi_\theta}\left[ \sum_{t \in \mathcal{T}_1 \cup \mathcal{T}_2} A_t \cdot \nabla_\theta \log \pi_\theta(a_t \mid s_t) \right] $$

其中 advantage $A_t$ 由 reward $r$ 通过 baseline（GRPO 中是 group-relative baseline，见 4.4）计算，回传到两个 stage 的所有 token。这意味着：

• Stage 2 token 的梯度：标准的"高 reward rollout 中采取的 action 应被强化"
• Stage 1 token 的梯度：“引发了高 reward rollout 的 scaffold 应被强化”——scaffold 成为被优化的"编排策略"

这种联合优化的关键洞察：scaffold 不是固定 prompt，而是策略的扩展。模型不仅被优化去产生更好的答案，还要成为"激发这些答案的编排的作者" ¹⁰。重复训练产生反馈循环——scaffolds 不断突变和选择，趋向于引发更高 reward 的轨迹，让 per-task-category 策略自动涌现。

4.4 异步 Pipeline-RL + Staleness-weighted Token-level GRPO

为什么需要异步：agentic coding 的 rollout 是长 trajectory（数千到数万 token），同步 RL（rollout 完成后才更新）会让 GPU 大量空闲等待。Ornith 采用 pipeline-RL ¹²：rollout 与 update 异步流水线化，部分 GPU 持续生成 rollout，另一部分 GPU 持续消费 rollout 做 update，rollout 通过队列在两者间流动。

Staleness 问题：异步 pipeline 下，早期生成的 rollout 在被用于 update 时，policy 已经前进了若干步，这些 rollout 变成 off-policy 数据。若不加权，off-policy token 会引入偏差。

Staleness-weighted token-level GRPO（公式推导基于博客描述 ¹²，具体 staleness 函数 $w(a)$ 与阈值 $a_{\max}$ 博客以图片表示、文本未提取，标注为"博客未公开具体数值"）：

定义 token age $a$ 为该 token 自生成时起的 policy update 步数。GRPO 的 group-relative advantage 计算如下（对同一 task 的 $G$ 条 rollout）：

$$ A_{i,t} = \frac{r_i - \text{mean}(\{r_j\}_{j=1}^G)}{\text{std}(\{r_j\}_{j=1}^G) + \epsilon} $$

其中 $i$ 是 rollout 索引、$t$ 是 token 索引。带 staleness 权重的 token-level loss：

$$ \mathcal{L}(\theta) = -\mathbb{E}_{i, t}\left[ w(a_{i,t}) \cdot A_{i,t} \cdot \log \pi_\theta(a_{i,t} \mid s_{i,t}) \right] $$

其中 staleness 权重 $w(a)$ 满足：

$$ w(a) = \begin{cases} g(a) & \text{if } a \leq a_{\max} \\ 0 & \text{if } a > a_{\max} \end{cases} $$

$g(a)$ 在博客中表示为图片公式（具体函数形式博客未公开；基于"staleness 越大权重越低"的设计意图，可能的方向是线性衰减 $g(a) = 1 - a/a_{\max}$ 或指数衰减 $g(a) = e^{-a/\tau}$，但报告不做断言），$a_{\max}$ 是 staleness 阈值（超过此 age 的 token 直接丢弃，不参与 update）。

Token-level 的含义：传统 GRPO 在 trajectory level 上加权（整条 rollout 同一权重），Ornith 在 token level 上加权——同一 rollout 的不同 token 因生成时间不同有不同 age，因此有不同权重。这与 agentic coding 的长 trajectory 特性匹配：trajectory 头部 token（早生成）age 大、权重低，尾部 token（刚生成）age 小、权重高，缓解 off-policy 偏差。

4.5 训练方法学小结

Self-scaffolding RL 的三个核心组件构成完整方法学：

1. Joint scaffold-solution optimization（4.2-4.3）—— 把 harness 提升为可学习策略
2. Pipeline-RL 异步执行（4.4）—— 解决长 rollout 的 GPU 利用率
3. Staleness-weighted token-level GRPO（4.4）—— 解决异步引入的 off-policy 偏差

三者缺一不可：缺 (1) 则回到传统 harness-driven RL；缺 (2) 则长 rollout 拖累吞吐；缺 (3) 则异步数据污染策略更新。

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CH 5 Reward Hacking 三层防御

允许模型自己写 scaffold 自然引入 reward hacking 问题——自生成 scaffold 可以学会在不执行任务的情况下满足 verifier ¹¹。博客列举的具体 gaming 行为包括：(a) 读取可见的测试文件并 hardcode 预期 artifacts（如 touch 被检查的文件，或写 literal 预期输出）；(b) 复制环境中的 oracle solution ¹¹。三层防御对应不同层面的 gaming。

5.1 L1: Outer Trust Boundary（不可变）

机制：environment、tool surface、test isolation 在模型可触达范围之外，是不可变的。模型只能演化"内部 policy scaffold"（memory、error-handling、orchestration logic），不能修改外部环境定义 ¹¹。

Trade-off 分析：

• 优点：把 reward hacking 的攻击面缩小到"在给定 tool surface 内的行为"，让 L2 与 L3 可以聚焦于策略层 gaming
• 代价：tool surface 必须事先设计完整。任何"应该有但没有"的工具都会让 scaffold 无法弥补能力缺口——这是 self-scaffolding RL 相对"任意 tool"系统的根本限制
• 实施细节（博客未公开）：boundary 的具体实现（容器化？沙箱？权限系统？）博客未明确，设计意图待确认

5.2 L2: Deterministic Monitor（违规零 reward + 从 advantage 排除）

机制：在可精确指定的层面上强制执行边界。Monitor 标记三类违规 ¹¹：

1. 读取被屏蔽的路径（test 文件、oracle solution 等）
2. 修改验证脚本（篡改 verifier）
3. 调用超出批准 tool surface 的 action

违规 trajectory 给 零 reward 并 从 advantage 计算中排除（GRPO 的 group baseline 不计入），意味着违规 trajectory 既不强化也不削弱策略——直接从训练数据中剔除。

Trade-off 分析：

• 优点：deterministic 规则无歧义、可重复，避免用 LLM judge 判定"硬性违规"的高成本
• 代价：只能在"可精确指定"的层面工作——意图层 gaming（如用允许的工具但以欺骗 verifier 的方式调用）超出 L2 范围，必须靠 L3
• 关键设计：从 advantage 排除而非"负 reward"，是为了避免策略被推到"过度保守"的反向极端。若给违规负 reward，策略会回避一切近似违规的合理行为；零 reward + 排除相当于"假装这条 trajectory 没发生"

5.3 L3: Frozen LLM Judge（verifier 之上的 veto）

机制：意图层 gaming 可以完全发生在允许的 tool surface 内（如按允许的接口读文件、按允许的方式调用 verifier，但意图是 hardcode 预期输出而非真正解题）。这类 gaming 无法用 deterministic 规则判定。Frozen LLM judge 作为 verifier 之上的 否决权（veto），不是主要 reward 源 ¹¹。

判定方式（基于博客描述）：judge 检查 rollout 中的行为序列，若判定存在"绕过任务实际执行而满足 verifier"的意图层 gaming，则 veto——即使 deterministic verifier 通过、即使 L2 monitor 未拦截，judge 仍可把 reward 置零。

Trade-off 分析：

• 优点：覆盖 L2 无法判定的意图层 gaming，是 self-scaffolding RL 必需的"软"防御
• 代价：judge 本身可能被 scaffold gaming——但 judge 是 frozen（训练过程中权重不变），scaffold 无法"学会"通过影响 judge 获利，只能学会绕过 judge 的判定模式。这就把 gaming 与 anti-gaming 的军备竞赛从"策略 vs 规则"转移到"策略 vs 静态 judge"
• 设计哲学：judge 作为 veto 而非主 reward，是为了不让 LLM judge 的"主观偏好"主导策略优化。Verifier 仍是主要 reward 信号，judge 只在判出 gaming 时介入

5.4 三层防御的协同

层	防御目标	实施成本	失败模式
L1 Outer trust boundary	环境/tool/test 层面的结构性 gaming	高（基础设施工程）	边界设计漏项（应禁未禁）
L2 Deterministic monitor	可精确指定的行为层 gaming	中（规则引擎）	规则覆盖不全（新 gaming 模式未被规则化）
L3 Frozen LLM judge	意图层 gaming	高（judge 推理成本）	judge 自身判定能力上限

三层共同构成"由外到内、由硬到软"的防御纵深。博客未给出每层的具体违规率与逃逸率，具体防御效能数据待确认。

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CH 6 上下文与位置编码

6.1 mRope（multimodal RoPE）

rope_parameters 配置 ^{9 34 35}：

• mrope_interleaved = true ³⁴：多模态 RoPE 在时间、高度、宽度三个维度上交错嵌入，避免传统 1D RoPE 在图像 / 视频输入下的位置退化
• mrope_section = [11, 11, 10] ³⁵：把 hidden 维度切分为三段，分别对应时间、高度、宽度。三段长度之和 = 32 = head_dim / 8（与 partial_rotary_factor 配合：head_dim = 256，应用 RoPE 的维度 = 256 × 0.25 = 64，三段在 64 维中分配为 11 + 11 + 10 = 32 ≈ 64/2——mRope 对实部、虚部各占一半，因此 32 是有效分配长度）
• partial_rotary_factor = 0.25 ¹⁹：仅 25% 的 head_dim（即 256 × 0.25 = 64 维）应用 RoPE，剩余 75% 维度直接 pass-through。这是 Qwen 系列的标准做法，平衡位置编码表达力与计算开销

6.2 rope_theta = 10,000,000 与 256K 上下文

rope_theta = 10,000,000（10M）⁹ 远大于标准 Transformer 的 10,000。这是为 256K（262,144）原生上下文 ⁸ 适配的关键——更大的 base frequency 让高频分量在长序列上仍有足够分辨率，避免长距离位置编码退化。

设计意图：256K 上下文需要的 RoPE 波长覆盖率远超 4K（标准 Transformer 默认）。rope_theta = 10M 配合 partial_rotary = 0.25 与 mRope section，是 Qwen3.5 系列（含 Ornith-1.0-397B）适配 frontier-scale 上下文的标准位置编码方案。

6.3 max_position_embeddings = 262,144

256K 原生上下文 ⁸。结合 3:1 hybrid attention（45 层 GDN + 15 层 full），实际 KV cache（见 CH 3.2）仅约 7.5 GB/请求——这是 256K 在 frontier-scale 下可服务的关键工程基础。

6.4 partial_rotary_factor = 0.25 的设计意图

仅 25% 的 head_dim 应用 RoPE ¹⁹，意味着大部分维度（75%）保留位置无关信息。这一选择基于经验观察：标准 Transformer 中 RoPE 应用于全部 head_dim 时，部分维度（特别是高频分量）对位置信息过度敏感，反而损害模型表达力。Qwen 系列把 partial_rotary 降到 0.25 是在 256K 长上下文任务上找到的稳定配置——过高的 partial_rotary 会与 rope_theta = 10M 叠加放大长位置上的震荡。

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CH 7 推理服务与后训练特性

7.1 Reasoning parser 与 tool calling

推理特性来自 MarkTechPost 报告 ²²：

• 回复以 <think> 块开头 → 用 reasoning-parser qwen3 解析到 reasoning_content 字段（独立于最终 answer 输出）
• 工具调用使用 tool-call-parser qwen3_xml（XML 风格 function calling）
• 推荐采样：temperature = 0.6、top_p = 0.95、top_k = 20（agentic coding 任务的标配）

这些特性是 Qwen3 / Qwen3.5 推理栈的延续，Ornith 在推理侧无独立创新。

7.2 部署兼容性

• 兼容 vLLM / SGLang / HF Transformers ²²
• 同时发布 FP8 与 GGUF 量化版本（按家族惯例，397B 同步发布；具体量化粒度博客未明确）
• 9B BF16 ≈ 19 GB，单 80 GB GPU 可部署（家族内小模型定位）²²

7.3 量化与显存

397B BF16 权重 ≈ 793 GB ¹，FP8 量化后 ≈ 397 GB，仍需多卡分布式推理。GGUF 量化版本（Q4_K_M 等量级）可进一步降到 ~200 GB，是 8×80GB 单节点服务 397B 的可行路径。具体量化版本的官方 benchmark 与精度损失数据待确认。

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CH 8 源码映射

8.1 HF Transformers 参考实现路径

Ornith-1.0-397B 的架构实现完全使用 HF Transformers 标准实现：

• Root source file：/Users/huangyuxiao/models-arch/_sources/hf/transformers--qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py（2292 行）⁵³
• Transformers 版本：5.8.1（见 config.json transformers_version）⁵⁴

8.2 关键类清单（含行号）

类	行号	在 397B 中的角色
Qwen3_5MoeRMSNorm / Qwen3_5MoeRMSNormGated	L185-200, L817-834	主干 layernorm 与 linear-attention 内部 per-head norm；Gated 变体融合 SiLU(gate) post-norm
Qwen3_5MoeGatedDeltaNet	L369-557	Linear-attention token mixer，45/60 层使用
Qwen3_5MoeAttention	L643-717	Full attention with gated Q，15/60 层使用
Qwen3_5MoeMLP / Qwen3_5MoeExperts	L720-773	Dense SwiGLU（shared expert）+ batched 3D-tensor experts（512 routed）
Qwen3_5MoeTopKRouter	L776-792	MoE 路由：softmax + top-10 + renormalize
Qwen3_5MoeSparseMoeBlock	L795-814	Router + experts + shared expert 组合
Qwen3_5MoeDecoderLayer	L837-893	Hybrid scheduler：按 layer_types[idx] 选 mixer
Qwen3_5MoeForCausalLM / Qwen3_5MoeForConditionalGeneration	L1800+	顶层模型，含视觉编码器与多模态投影

8.3 MTP 的特殊状态

重要发现：HF Transformers 标准实现中 MTP 不是独立类——只在 _keys_to_ignore_on_load_unexpected 中以 regex r"^mtp.*" 出现 ⁵⁵。原始 Qwen3-Next checkpoint 携带 MTP 权重（mtp.* 前缀），但 Qwen3_5MoeForCausalLM 静默丢弃这些权重——MTP 是训练时辅助目标（depth=1），推理时不参与。Ornith-1.0-397B 的 RL 后训练应该只作用于主干；DeepReinforce AI 是否将 MTP 蒸馏为可部署 head 未公开。

8.4 诚实声明：Ornith 自身无任何自定义代码

Ornith-1.0-397B 的 HF 仓库 ²³ 包含：

• config.json（架构与多模态配置）
• 122 个 BF16 权重 shard
• 多模态 preprocessor configs（vision processor、image processor 等）

不含任何 .py 文件。GitHub 仓库（github.com/deepreinforce-ai/Ornith-1）²¹ 只有部署/用法示例（chat completion、vLLM serve、agent 框架集成），self-scaffolding RL 算法无任何代码实现公开。本报告 CH 4-5 中所有 RL 算法描述均基于官方博客文字描述，无法用源码交叉验证——这是本报告的最大不确定性来源。

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CH 9 总结

9.1 核心 insight

Ornith-1.0-397B = Qwen3.5-MoE 架构 × self-scaffolding RL 后训练。架构层面零创新——HF 仓库无自定义代码、config 字段与 Qwen3.5-MoE frontier 变体一一对应；方法学层面是 DeepReinforce AI 的核心贡献——把 harness 从人工设计提升为策略自生成，让 per-task-category 编排自动涌现，配套三层 reward hacking 防御与异步 staleness-weighted GRPO 让训练稳定可行。

9.2 设计 Trade-off

1. 397B 规模选择：60 层 × hidden 4096 × 512 experts × top-10 vs 35B 的 40 × 2048 × 256 × top-8，是"宽度 × 深度 × experts"协同放大，激活比从 8.6% 降到 4.0%。代价是必须 1024+ 卡分布式推理，限制了部署灵活性
2. Self-scaffolding RL 的根本权衡：把 scaffold 提升为可学习策略带来 task 适配性的巨大提升，但引入 reward hacking 风险，必须用三层防御承担额外工程成本与 LLM judge 推理开销
3. Hybrid 3:1 attention 比例：把 256K 上下文的 KV cache 压到 7.5 GB/请求，但代价是 75% 的层放弃 full attention 的全局感受野——靠 GDN 的 delta-rule 状态维护替代，建模能力上限低于纯 full attention 架构
4. Training code closed-source 的取舍：DeepReinforce AI 选择只发布模型权重与部署示例，不发布训练代码——这保护了 self-scaffolding RL 的方法学独占性，但限制了社区对方法的验证、改进与扩展。本报告 RL 算法描述无法源码验证

9.3 局限与改进方向

• 训练代码未开源：self-scaffolding RL 的具体超参（staleness 阈值 $a_{\max}$、staleness 函数 $g(a)$、group size $G$、judge prompt 等）均未公开，社区无法独立复现
• 9B 社区实测争议：Reddit r/LocalLLaMA 用户报告 9B 在个人测试中表现劣于 Gemma4-12B，尽管官方 benchmark 显示相反 ²⁴——这暴露了 coding agent benchmark 在小模型上的可信度问题。397B 上未报告同类争议，但基准可信度仍是开放问题
• SOTA 范围限定：MarkTechPost 诚实指出 397B 在两个 headline benchmark 上不及 Opus 4.8（85 / 87.6）与 GLM-5.2-744B（81.0）²²——Ornith-1.0-397B 的 SOTA 范围限定在"open-source comparable size"内
• 架构层无创新空间：完全依赖 Qwen3.5-MoE 架构意味着未来性能提升几乎只能靠后训练改进，若 Qwen 团队后续发布 Qwen3.6 / Qwen4，Ornith 路线需重新基座

9.4 来源清单

一手资料：

1. deep-reinforce.com/ornith_1_0.html（官方博客，2026-06-25）—— RL 训练方法、reward hacking 防御、benchmark 数据 ^{10 11 12}
2. huggingface.co/deepreinforce-ai/Ornith-1.0-397B（HF 模型卡）—— config.json、权重 shards ²³
3. github.com/deepreinforce-ai/Ornith-1（官方代码仓库）—— 仅部署示例 ²¹

架构源码：

4. /Users/huangyuxiao/models-arch/_sources/hf/transformers--qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py（2292 行，HF Transformers 参考实现；config.json 标注 transformers_version = "5.8.1"，本报告代码分析使用本地 5.12.1 安装，两版本架构实现一致）⁵³

媒体与社区：

5. marktechpost.com/2026/06/25/deepreinforce-releases-ornith-1-0-...（MarkTechPost 深度分析）²²
6. reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ufyv8l/（9B 实测对比）²⁴
7. reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ufc9vp/（35B prompt injection 防护，关联较弱）

仓库内参考：

8. qwen3.5-moe/main-report.md（Qwen3.5-MoE-35B-A3B 拆解报告，本报告架构章简引对象）

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脚注