Ornith-1.0-35B-FP8

Ornith-1.0-35B-FP8 属于 InferX 的 ornith 模型家族，以开源权重形式发布，采用 FP8 精度版本。它要解决的是长上下文、多模态输入与工具调用三者叠加的使用需求：262000 tokens 的上下文窗口可以容纳长篇文档、多轮对话或大量附件材料，单次最大输出 100000 tokens 则允许一次性产出较长内容，减少分段续写的拼接成本。模型同时接受文本与图像输入、只输出文本，意味着可以读取截图、扫描件、图表类附件并转化为文字结论，但不会生成图片。能力项覆盖推理、工具调用、附件输入与温度调节，说明它面向的是可编排的工作流场景，而非仅做单轮问答。官方定价输入与输出均为 0 美元/百万 tokens，本站收录的平台仅 1 家，属早期收录状态；第三方公开跑分暂未收录，实际表现需以自测为准。

选型建议需要长上下文、图像附件理解与工具调用且预算敏感时可选它；若任务涉及图像生成或需要公开跑分背书，则应另作评估。

• 上传合同或扫描件，抽取条款要点并输出结构化摘要
• 在 Agent 流程中调用外部工具，完成多步检索与信息汇总
• 读取长篇报告与图表截图，生成可直接使用的中文分析稿
• 基于长对话历史做持续追问，保持上下文一致的多轮问答
• 用温度调节控制生成风格，批量产出文案初稿并人工复核

公开资料对 Ornith-1.0-35B-FP8 的结构细节披露有限，可确认的是其为 ornith 家族的开源权重 FP8 版本，接受文本与图像两类输入。

• 结构采用 FP8 低精度权重发布，便于在显存受限的推理环境中部署；厂商未公开层数、注意力设计等具体结构信息。
• 能力文本与图像输入、纯文本输出，叠加推理、工具调用与温度调节，支持在 Agent 或多步流程中作为决策与生成节点使用。
• 披露本站未收录该模型的公开跑分与技术报告，架构层面的量化对比缺乏依据，选型时应以自身业务的实测结果为准。

开源权重

是

模型家族

ornith

在缺少公开跑分的前提下，只能依据上下文规格与能力项做定性判断，实际强弱需结合业务场景实测。

• 强项262000 tokens 上下文配合 100000 tokens 单次输出，适合长材料一次性读取与长文一次性成稿，减少切分与多轮拼接。
• 短板图像只进不出，无法胜任图像生成或编辑类任务；FP8 精度在数值敏感任务上可能带来精度取舍，需验证。
• 适合需要把附件读取、推理判断与工具调用串成一条链路的场景，例如文档问答、结构化信息抽取与流程自动化。

官方对输入与输出均标注免费，本站收录的平台报价同为免费，是当前该模型最直接的选用理由。

• 定位输入与输出均为 0 美元/百万 tokens，属于免费开放档位，适合高调用量的试错与原型阶段。
• 横向对比同平台的 Qwen3.6-35B-A3B、Agents-A1、Gemma 4 31B IT FP8 等均为免费，价格不构成差异，选择需回到能力与上下文匹配度。
• 平台差价本站仅收录 1 家平台，各渠道报价一致，暂无跨平台价差可供比较，也无缓存读价格披露。
• 省钱在免费档位下成本主要来自自建推理的算力开销，建议先用长上下文与工具调用场景压测，再决定是否长期承载生产流量。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 免费 / 免费（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径本站未收录该模型的第三方跑分，能力描述仅来自官方规格与能力项，不含可验证的量化评测结论。
• 边界输出仅限文本，图像相关任务只能做理解侧；上下文与最大输出虽长，实际可用长度仍受平台部署配置影响，需实测确认。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。