Ornith-1.5-35B-A3B-fixed-mtp-NInfer

Ornith-1.5-35B-A3B-fixed-mtp-NInfer 属于 Ornith-1.5 系列，是 pyros-vault 发布的 35B 开源权重模型，许可证为 Apache-2.0。它接受文本与图像输入并输出文本，适合把图片内容纳入理解与生成流程。名称带有 fixed、mtp、NInfer 等工程后缀，具体含义未在公开事实中说明。当前官方价格未公开、能力项未标注，也暂无第三方跑分与平台接入记录，选型时应以自有数据实测为准。

选型建议需要开源权重、图文输入并能自行部署评测的团队可以选它；追求开箱即用 API、现成跑分或平台报价的场景不建议优先考虑。

• 部署图文问答服务，处理截图、扫描件和产品图片的文本问答
• 构建文档图像理解流程，抽取票据、表格或说明书中的关键信息
• 做多模态检索增强生成，把图片内容转成可检索的文本描述
• 利用 Apache-2.0 权重在私有环境做行业微调与二次开发
• 用自有业务样本评测图文推理链路，验证稳定性后再扩量
• 评估多模态推理成本，对比自托管与闭源 API 的长期投入

公开事实只确认 35B 参数规模、文本与图像输入、文本输出以及 Apache-2.0 开源权重；层数、注意力结构、视觉编码器和训练配方均未披露，公开资料较少。

• 结构参数规模为 35B，名称中的 A3B 指向稀疏激活或混合专家一类的设计取向，但官方未确认具体路由与激活参数。
• 能力支持文本与图像输入并输出文本，可承接图文问答、图像描述和文档图像理解等任务，输出模态仅为文本。
• 披露权重以 Apache-2.0 开放，但技术报告、架构卡与训练数据说明缺失，复现和二次开发需自行做兼容性验证。

开源权重

是

许可证

apache-2.0

参数规模

35B

暂无公开第三方跑分，官方也未标注能力项，性能判断只能停留在任务适配与工程可用性层面。

• 强项35B 参数加图文输入，在需要私有化部署的图文理解任务上有发挥空间，Apache-2.0 也便于二次开发。
• 短板缺少公开跑分、平台接入和能力标注，实际效果、吞吐与稳定性没有可核验的横向依据，选型风险偏高。
• 适合有自建推理条件与评测能力的团队，先用业务样本验证图文问答、文档图像抽取等场景，再决定是否扩大使用。

官方价格未公开，且暂无平台接入记录，成本结构只能从开源权重与自托管部署角度判断。

• 定位Apache-2.0 开源权重，主要成本落在推理算力、存储、运维和评测人力，而不是按调用量计费的 API 账单。
• 横向对比与同规模闭源 API 相比，自托管前期投入更高，但数据可控性和长期调用成本更可管理，适合有稳定负载的团队。
• 平台差价当前接入平台数为 0 家，暂无不同云平台的报价可比，需自行搭建推理服务或走私有云资源。
• 省钱35B 模型对推理资源要求不低，可通过量化、批处理、按需扩缩容和缓存来压低单位成本，具体效果需实测。

• 口径暂无公开第三方跑分，官方也未标注能力项，不能根据名称中的 A3B、mtp、NInfer 推断具体性能或功能边界。
• 边界仅支持文本与图像输入、文本输出，不含音频视频；平台接入为 0 家、官方价格未公开，落地前需自测并核对许可证与依赖组件。

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。