给汽车装上变速箱，不等于它已经调校好。Ornith-1.5-35B-A3B 的 MTP（Multi-Token Prediction，多词元预测）本应一次提出多个后续候选，再由主模型核验，从而争取更快生成；但一名社区检查者发现，这套负责提出候选的“预测头”可能只是装进了检查点，却没有真正训练。
据 Max-_-Power 在 Hugging Face 讨论区的检查，检查点中 mtp.* 的多类参数都呈现整齐的高斯分布，标准差恰为 0.0200，与配置里的初始化范围 0.02 一致；归一化层权重也约为 0.02，而其预期值应接近 1。随机初始化只是训练前给参数填入起始值，若之后没有学到东西，预测头通常无法提出有用候选。
这能直接解释为何启用 MTP 后仍然很慢，也意味着目前不宜据此判断 Ornith 的加速潜力或推理引擎表现。不过，这仍是社区基于远程参数探测提出的疑点；现有材料没有提供官方确认或修复后的速度测试。