Ornith 1.5 35B A3B

Ornith 1.5 35B A3B 属于 RunInfra 的 ornith 系列，是 1.5 代里参数规模较小的一档，同代还有 122B 版本可选。它把三件事放在一起：26 万级上下文窗口、文本加图像的混合输入、以及推理、工具调用、结构化输出、温度调节这些调用侧能力。要解决的问题很具体——把整份合同、长日志、带图表的报告一次性交给模型，要求它按固定 schema 返回结论或发起函数调用，而不是切成多段反复拼接。权重以 MIT 协议开放，本站收录到 2 家平台，按输入 0.1 美元、输出 0.4 美元每百万 tokens 计价，落在低价档，适合请求量大、对单次回答精度要求中等的生产流量。

选型建议需要长上下文、图像读取与结构化输出且预算敏感时选它；要求公开跑分背书或需要图像生成、超长成篇输出时另作选择。

• 批量解析合同、财报等长文档，抽取条款与关键数字并按固定 JSON 结构返回
• 接入函数调用链路，把用户自然语言请求转成参数明确的工具调用指令
• 读取界面截图、图表与扫描文档页，转写成结构化文本或说明文字
• 为客服与知识库问答提供带长上下文的前缀缓存推理，降低重复提示成本
• 在本地或私有环境部署开放权重版本，处理不便外发的内部文档

公开资料对层数、注意力实现与专家路由细节披露有限，以下依据名称标识、官方能力清单与同系列定位做定性描述。

• 混合稀疏结构名称中的 A3B 指向激活参数远小于 35B 总量的稀疏设计，推理时只调用部分参数，在容量与吞吐之间取平衡。
• 多模态输入接受文本与图像输入、仅输出文本，图像随附件提交，适合读取截图、图表与文档页后转成文字结论。
• 长上下文262144 tokens 上下文配 32768 tokens 单次输出上限，可整份文档或成段代码一次性放入并给出成篇结果。
• 能力接口官方列出推理、工具调用、结构化输出与温度调节，便于接入函数调用链路和固定 schema 的 JSON 返回。

开源权重

是

模型家族

ornith

许可证

mit

参数规模

35B

本站未收录该模型的第三方跑分，性能判断只能落在能力面与成本结构上，缺少可与同类直接对照的硬指标。

• 强项长上下文、图像输入、工具调用与结构化输出在同一价位并存，批量文档理解与表单抽取这类任务不必拆两套模型。
• 短板无公开跑分可佐证复杂推理与代码表现；输出仅限文本，图像只进不出，图像生成类任务不适用。
• 适合把长材料读进模型再按 schema 输出的工程型场景，对延迟与单次精度要求宽松、对单位成本敏感时优势明显。

官方定价为输入 0.1 美元、输出 0.4 美元、缓存读 0.01 美元每百万 tokens，属同类中的低价档，成本优势主要在输入侧。

• 定位输入价压在 0.1 美元一档，配合超长上下文，意味着敢把整份长文档直接塞进提示词而不必先做摘要压缩。
• 横向对比同系列 122B 输入 0.26 美元、输出 2.08 美元，本模型低出约六成；对比 Nemotron 3.5 Super VL 的 0.06 美元输入仍偏高。
• 平台差价Nano-GPT 与 models.dev 的输入输出同价，但缓存读分别为 0.05 与 0.01 美元，重复前缀多的长对话应优先看后者。
• 省钱缓存读仅为输入价的十分之一，把固定系统提示、知识库片段放在前缀位置复用，能明显压低高频调用的实际账单。

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 $0.1/M / $0.4/M（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

• 口径本站未收录公开跑分，能力强弱只能依据参数形态、官方能力清单与同系列定位推断，不宜当作硬性选型依据。
• 边界单次输出上限 32768 tokens，超长生成需分段续写；输出模态只有文本，图文混排产出需另配模型完成。

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。