Comparatif LLM

Ornith 1.5 35B (MoE) en déploiement local

DeepReinforce · sortie août 2026 · licence MIT

Code Raisonnement Vision Config Micro
Taille 36 Md MoE : 3 Md actifs par token
VRAM estimée ≈ 27 Go modèle en Q4 + cache KV
Contexte 256k tokens
Français ●●○ Bon

Ce qu'il faut retenir

La deuxième génération d'Ornith, toujours 3 Md de paramètres actifs par token sur une seule carte, et toujours sous licence MIT. DeepReinforce la donne devant Qwen3.6 35B sur l'ensemble de ses bancs de code et d'agents, et loin devant les denses de taille comparable comme Gemma 4 31B sur le code agentique. C'est un modèle de raisonnement : il ouvre chaque réponse par un bloc de réflexion, que le serveur d'inférence renvoie à part. Multimodal, contexte 256k.

Licence et usage commercial

MIT : usage commercial libre, sans restriction.

Sur quelle machine ?

Ornith 1.5 35B (MoE) demande ≈ 27 Go de VRAM : le modèle chargé en quantisation Q4, plus la marge du cache KV, qui grandit avec la longueur des conversations et le nombre d'utilisateurs simultanés. Il faut donc 1 RTX PRO 5000 Blackwell 48 Go dans un Lenovo ThinkStation P3, soit notre configuration Micro, prévue pour jusqu'à 10 utilisateurs. Ce dimensionnement est un ordre de grandeur. Nous ne partons jamais de la machine : nous cadrons vos usages, nous en déduisons le modèle, puis la configuration qui le fait tourner, et nous validons par un test sur vos données réelles.

Popularité Hugging Face : 206 651 téléchargements le mois dernier, 520 likes.

Déployer Ornith 1.5 35B (MoE) chez vous ?

Nous installons ce modèle sur une configuration Micro dans vos locaux, connecté à vos documents et vos outils. Audit gratuit, sans engagement.

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