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1. 手机端跑 Ornith-1.5 到底卡在哪：从自我改进循环到 SWE-bench 评测链路

Ornith-1.5 这个开源模型最近在圈子里讨论度很高，核心原因是它把「自我改进循环」这件事做成了可复现的工程闭环。简单说，它不再单纯依赖外部标注数据，而是让模型自己出题、自己生成评测脚手架、自己解题，再用 GRPO 把这三段轨迹一起优化。对普通开发者来说，最直观的两个数字是：9B 密集版本量化后约 1.5GB，能塞进手机本地跑；SWE-bench Verified 拿到 70.6 分，比同量级的 Qwen 3.5-9B 和 Gemma 4-31B 都高。这意味着端侧代码 Agent 第一次有了「能打」的基座。

但真正动手时会发现，卡点不在模型本身，而在链路拼接。你需要在手机或本地推理服务上加载量化权重，同时又要跑 SWE-bench 这种需要真实仓库、真实 Git 操作、真实测试执行的评测。评测过程要调用模型接口，本地推理服务的 endpoint 格式、鉴权方式、模型 ID 命名，跟云端 API 往往不一致。如果每个环节都单独配一套 Key 和地址，调试成本会非常高。

我试过的做法是：把本地推理服务和云端评测调用统一到一个 Key 体系下。TaoToken 在这里的作用就是提供统一的 Base URL 和 API Key，让本地 llama.cpp / Ollama 暴露的 OpenAI 兼容接口，和 SWE-bench 评测脚本里调用的模型接口，走同一套鉴权与路由。这样你只需要维护一份配置，切换模型时改 Model ID 就行，不用在多个平台之间来回倒腾 Key。

这篇文章会按可跟做的顺序展开：先讲 Ornith-1.5 自我改进循环和 GRPO 的关键机制，再给 TaoToken 的前置准备，然后是手机端量化加载脚本、SWE-bench 评测的 endpoint 配置、验证请求与成功结果，最后是常见报错排查。目标很明确：在移动端复现自我进化闭环的评测链路。

2. TaoToken 前置准备：统一 Key 接入本地推理与 SWE-bench 评测

在开始写配置之前，先把 TaoToken 这边的准备工作做完。这一步不复杂，但顺序别搞反，否则后面 endpoint 对不上会浪费很多时间。

首先明确 TaoToken 的定位：它是一个统一的大模型 API 接入层，提供 OpenAI 兼容的接口格式。你拿到的 API Key 可以同时用于模型对话、代码补全、以及像 SWE-bench 这种需要批量调用模型完成代码任务的评测场景。官网地址是 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，API 根地址是 https://taotoken.net/api ，注意 API 地址后面不加任何 UTM 参数，保持干净。

操作路径上，你需要先到控制台创建 API Key。控制台入口在 https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=console&utm_campaign=rewrite ，进去之后找到 API Keys 页面，新建一个 Key 并复制保存。这个 Key 就是后面所有配置里填的TAOTOKEN_API_KEY。如果你打算长期跑编码类 Agent 任务，可以顺便看一下 Coding Plan 的说明页 https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding-plan&utm_campaign=rewrite ，它针对高频代码调用场景做了额度优化，比按次调用更划算。

模型 ID 这块要特别注意。TaoToken 的模型列表里，不同模型的命名跟原始开源仓库不一定完全一致。你在配置 SWE-bench 评测脚本时，model字段要填 TaoToken 侧认可的 Model ID，而不是本地权重文件名。建议先在模型对话页面 https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=model-chat&utm_campaign=rewrite 里手动发一条测试消息，确认模型能正常返回，再把对应的 Model ID 抄到配置里。这一步能省掉后面 404 或 model not found 的排查时间。

接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite ，里面写了 OpenAI 兼容接口的请求格式、流式返回、以及错误码含义。建议在配 SWE-bench 之前先扫一遍错误码部分，后面排查 401 和 429 会快很多。

如果你用的是 Claude Code 这类工具做代码润色或 Agent 任务，它的接入方式略有不同，需要单独配置 Anthropic 风格的 endpoint。参考页在 https://taotoken.net/claudecode-anthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=ClaudeCodeAnthropic&utm_campaign=rewrite ，里面给了 Base URL、Key、Model ID 三件套的填法。这个跟 SWE-bench 的 OpenAI 兼容配置是两套，别混用。

前置准备的核心产出就三样：一个可用的 API Key、一个确认能返回的 Model ID、以及记下 Base URL 是https://taotoken.net/api。这三样齐了，后面的配置才有意义。

3. 可复制配置：手机端量化加载脚本与 SWE-bench endpoint 设置

这一节给可直接复制的配置片段。分两部分：本地推理服务的启动配置，以及 SWE-bench 评测脚本的 endpoint 设置。路径和字段名都按实际能跑通的写法给，你按自己的目录调整即可。

先说手机端量化模型加载。Ornith-1.5-9B 的量化版通常是 GGUF 格式，用 llama.cpp 在 Android 上跑比较稳。假设你把量化文件放在/data/local/tmp/models/ornith-1.5-9b-q4_k_m.gguf，启动命令如下：

./llama-server \ -m /data/local/tmp/models/ornith-1.5-9b-q4_k_m.gguf \ --host 0.0.0.0 \ --port 8080 \ -c 4096 \ -ngl 0 \ --chat-template chatml

这里-ngl 0表示全部走 CPU，手机端 GPU 后端兼容性参差，先用 CPU 保证能跑起来。-c 4096是上下文长度，SWE-bench 的单次任务描述加代码片段通常在这个范围内。启动后本地会暴露一个 OpenAI 兼容接口，地址是http://127.0.0.1:8080/v1。

接下来是 SWE-bench 评测脚本的配置。SWE-bench 官方 harness 支持通过环境变量指定模型 endpoint。你需要设置三个关键变量：

export OPENAI_API_BASE="https://taotoken.net/api/v1" export OPENAI_API_KEY="你的_TaoToken_API_Key" export OPENAI_MODEL="ornith-1.5-9b"

注意OPENAI_API_BASE后面要带/v1，这是 OpenAI 兼容接口的惯例路径。TaoToken 的根地址是https://taotoken.net/api，拼上/v1就是完整的兼容入口。OPENAI_MODEL填 TaoToken 侧认可的 Model ID，不是你本地 GGUF 文件名。

如果你希望评测时优先走本地推理、云端只做兜底，可以在 SWE-bench 的run_evaluation配置里加一个 fallback 逻辑。更简单的做法是用一个settings.json把两套 endpoint 都写进去，按任务类型切换：

{ "local_inference": { "base_url": "http://127.0.0.1:8080/v1", "api_key": "local-no-auth", "model": "ornith-1.5-9b-gguf" }, "cloud_eval": { "base_url": "https://taotoken.net/api/v1", "api_key": "你的_TaoToken_API_Key", "model": "ornith-1.5-9b" }, "swebench": { "dataset": "SWE-bench_Verified", "split": "test", "max_workers": 4, "timeout": 600 } }

这个文件放在项目根目录，评测脚本启动时读取。max_workers别设太高，手机端本地推理并发能力有限，4 个 worker 已经能压满单机 CPU。timeout给 600 秒，SWE-bench 有些任务要跑测试套件，时间短了会误判超时。

如果你用 Cline 或 CC Switch 这类工具做 Agent 调度，配置里同样要写全三件套：Base URL、Key、Model ID。Cline 的 MCP 配置里，baseUrl填https://taotoken.net/api/v1，apiKey填你的 Key，model填 Model ID。CC Switch 的配置文件里字段名可能是base_url和api_key，按工具实际 schema 填。Codex 的auth.json里则是api_base和api_key两个字段。不管哪个工具，三件套缺一不可，少一个就会在请求阶段报鉴权或路由错误。

配置写完先别急着跑全量评测，用一条最小请求验证链路通不通。下一节给验证步骤。

4. 验证请求与成功结果：确认本地推理和 SWE-bench 链路都通

配置写完后，第一步是验证本地推理服务能正常返回。用 curl 发一条最简单的 chat 请求：

curl http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "ornith-1.5-9b-gguf", "messages": [{"role": "user", "content": "写一个 Python 函数判断回文"}], "max_tokens": 256 }'

如果本地服务正常，你会看到 JSON 返回里choices[0].message.content有一段代码。这一步只验证本地加载，不涉及 TaoToken。如果这里就报错，先查 GGUF 文件路径和 llama-server 日志，别往下走。

本地通了之后，验证 TaoToken 侧的云端调用：

curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer 你的_TaoToken_API_Key" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "ornith-1.5-9b", "messages": [{"role": "user", "content": "用一句话说明 GRPO 相比 PPO 的优势"}], "max_tokens": 128 }'

成功返回的标志是 HTTP 200，且choices数组非空。如果返回 401，说明 Key 不对或没带Bearer前缀；如果返回 404，多半是 Model ID 写错了，去模型对话页面确认一下正确 ID。

两套都通之后，跑 SWE-bench 的最小验证集。官方 harness 支持--predictions_path指定预测文件，你可以先用 5 条任务做 smoke test：

python -m swebench.harness.run_evaluation \ --predictions_path ./predictions.jsonl \ --max_workers 2 \ --run_id ornith_smoke_test \ --dataset_name SWE-bench_Verified \ --split test \ --instance_ids 5条任务ID

成功结果会在logs/run_evaluation/ornith_smoke_test/下生成报告，里面包含resolved字段。5 条里能 resolved 2 到 3 条，说明链路和模型能力都正常。如果全部 unresolved，先看日志里模型返回的内容是不是空或者格式不对，再检查OPENAI_API_BASE有没有带/v1。

验证阶段的目标不是刷高分，而是确认「本地推理 → TaoToken 路由 → SWE-bench 评测」这条链路没有断点。链路通了，再上全量评测和 GRPO 相关的自我改进循环复现。

5. 本篇常见错排查：401、local proxy failed、reading choices、OAuth 报错对照

这一节按真实报错给排查路径。这些错误我在配链路时基本都踩过，按顺序对照能省不少时间。

401 Unauthorized。最常见的原因是 Key 没带Bearer前缀，或者 Key 复制时多了空格。检查Authorization头是不是Bearer sk-xxx格式。另一个原因是用了本地推理的 Key 去调云端，或者反过来。本地 llama-server 默认不校验 Key，你填什么都能过；但 TaoToken 侧必须用控制台生成的 Key。如果你在settings.json里把两套配置的 Key 写混了，就会出现本地通、云端 401 的情况。

local proxy failed。这个报错通常出现在 SWE-bench 评测容器里。原因是评测环境默认走容器内网络，而你的本地推理服务跑在宿主机上，容器访问不到127.0.0.1:8080。解决办法是把本地服务地址改成宿主机的局域网 IP，比如http://192.168.1.100:8080/v1，并确保 llama-server 启动时--host 0.0.0.0。如果还是不通，检查防火墙有没有拦 8080 端口。另一种情况是你配了 HTTP 代理环境变量，评测脚本走了代理导致连接失败，临时unset http_proxy https_proxy再跑。

reading choices 报错。完整报错通常是KeyError: 'choices'或reading 'choices'。这说明模型返回的 JSON 里没有choices字段，多半是返回了错误信息但 HTTP 状态码是 200。常见触发场景是 Model ID 写错，服务端返回了一个{"error": ...}结构。排查方法是把请求原样用 curl 发一遍，看返回体到底是什么。如果返回体里有error字段，按里面的 message 定位。另一个可能是流式返回没开，但评测脚本按流式解析，导致解析失败。SWE-bench 的 harness 默认按非流式处理，如果你在配置里开了stream: true，关掉再试。

OAuth 相关报错。如果你用 Claude Code 或类似工具接入，报错里出现OAuth或authentication failed，说明工具走的是 Anthropic 风格的鉴权，而不是 OpenAI 的 Bearer Token。这时候要按 Claude Code 的接入方式配，Base URL 和 Key 的填法跟 OpenAI 兼容接口不同。参考 https://taotoken.net/claudecode-anthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=ClaudeCodeAnthropic&utm_campaign=rewrite 里的三件套配置。别把 OpenAI 的 Key 直接塞进 Anthropic 风格的配置里，字段名和鉴权头都不一样。

模型返回空内容。SWE-bench 日志里如果显示模型返回空字符串，但 HTTP 200，通常是max_tokens设太小，或者 prompt 太长被截断。手机端上下文有限，SWE-bench 的任务描述加代码上下文很容易超过 4096。解决办法是调大-c参数，或者用更激进的量化版本换上下文空间。另一个原因是 chat template 不匹配，Ornith-1.5 用 ChatML 格式，如果你启动 llama-server 时没指定--chat-template chatml，模型可能输出异常。

排查顺序建议：先 curl 验证单点，再看评测日志里的原始返回，最后对照配置文件的字段名。大部分问题出在 Base URL 少/v1、Model ID 写错、Key 混用这三类。

6. 语义一致 CTA：按场景分流到对应入口

链路跑通之后，后续按你的实际场景选入口，别都堆到首页。

如果你是在排查接入问题、需要确认 API Key 和 endpoint 配置，走 API Keys 页面和接入文档：API Keys 在 https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api-keys&utm_campaign=rewrite ，接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite 。这两个页面覆盖了鉴权、错误码、OpenAI 兼容格式的完整说明，配 SWE-bench 时遇到字段问题先查这里。

如果你只是想验证 Ornith-1.5 的模型能力，比如测一下它在代码任务上的表现，直接用模型对话页面 https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=model-chat&utm_campaign=rewrite 。手动发几条代码题，比跑全量 SWE-bench 快得多，也能确认 Model ID 是否正确。

如果你打算长期跑编码 Agent、或者要复现自我改进循环这种需要大量模型调用的任务，看 Coding Plan：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding-plan&utm_campaign=rewrite 。高频调用场景下它的额度模型比按次计费更合适，尤其是 SWE-bench 全量评测这种动辄上千次请求的任务。

最后提醒一句：手机端跑 1.5GB 量化模型，发热和耗电是真实存在的。长时间跑 SWE-bench 评测建议插电，并且把max_workers压到 2 以下，否则手机会因为温控降频，评测时间反而拉长。本地推理服务记得加--no-warmup之外的日志重定向，不然日志写满存储也会中断评测。