如何用vLLM和SGLang在GPU上部署Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF：高性能智能体编程模型部署完全指南

如何用vLLM和SGLang在GPU上部署Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF高性能智能体编程模型部署完全指南【免费下载链接】Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-GGUFOrnith-1.5-35B-A3B-GGUF 是 ornith-ai 旗下高性能智能体编程Agentic Coding模型的 GGUF 量化仓库提供 Q4_K_M、Q5_K_M、Q6_K、Q8_0 与 BF16 多档文件适配不同显存的 GPU。本文手把手带你用vLLM 或 SGLang 在 GPU 上部署 Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF从显存选型、模型获取、启动命令到 API 验证与长上下文配置新手也能快速跑起私有化推理服务。一、模型亮点为什么 Ornith-1.5-35B-A3B 值得本地部署MoE 架构推理又快又省总参数约 35B但每个 token 仅激活约 3B 参数推理成本接近小模型质量却对标更大的稠密模型。智能体编程能力强SWE-bench Verified 79、Terminal-Bench 2.1 67.8、MCP-Atlas 70.2全面领先同级模型完整榜单见 README.md。原生推理模型回答前会先输出think推理块推理框架会将其解析为独立的reasoning_content字段思考过程与最终答案互不干扰。内置工具调用【免费下载链接】Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考