spike(providers): evaluar Ornith-9B como backend local (self-scaffolding)

[albertgilopez]

Sub-task de #2 (watch/exploratorio, aun sin evaluar).

Contexto

Ornith-1.0 (DeepReinforce, MIT, HF deepreinforce-ai) es coding agentico open-source que aprende su propio scaffold via RL; el 9B corre en local/edge con SWE-Bench Verified 69.4. Encaja con el registry provider de predicta-harness (providers/base.py): cualquier modelo OpenAI-compatible se registra como local via base_url (mismo patron que el vLLM Qwen actual).

Objetivo (spike, sin compromiso)

• Servir Ornith-9B en local (Ollama/vLLM) y registrarlo como provider.
• Probarlo en do_work vs el Qwen actual: calidad, latencia, coste (0 API).
• Valorar la linea "local-first" (palanca AI-native = menos capital, a16z).

Referencias

• Fleeting 202607011103-ornith-1-0-self-scaffolding-coding-models; KB § 5.1.

Acceptance (borrador)

• Ornith-9B registrado como provider local y corriendo >=1 do_work.
• Comparativa breve vs backend actual (calidad/latencia/coste).
• Recomendacion: adoptar como backend opcional / descartar / seguir observando.

Timing: bajo #2 (P3), prioridad mas baja de los tres (exploratorio).