Ricursive AI lancia Ripple-65B Preview, un modello a pesi aperti denso da 65B per la programmazione agentica

Ricursive AI ha rilasciato Ripple-65B Preview il 4 novembre: un modello linguistico denso da 65 miliardi di parametri che, secondo l’azienda, è stato preaddestrato da zero. L’azienda sostiene che stabilisca un nuovo record per i modelli statunitensi a pesi aperti nelle attività di programmazione agentica, superando modelli molto più grandi che cita: Muse Spark Open-816B, Beam-501B, Inkling-975B e Nemotron 3 Ultra-550B. Si tratta di affermazioni dell’azienda.

Ricursive dichiara che il modello è stato preaddestrato su 12.000 miliardi di token, supporta un contesto fino a 1M di token e ottiene 80,52 su Terminal-Bench 2.1, contro gli 80,1 di Beam 501B di Reflection. L’azienda stima in 32 milioni di dollari il costo totale di ricerca e sviluppo. Secondo l’azienda, il modello è disponibile su Hugging Face, Together AI, GMI Cloud e OpenRouter.

Shayan Talaei, uno degli autori del modello, afferma che su Terminal-Bench 2.1 si tratta di un nuovo primato statunitense tra i modelli a pesi aperti. Dice che un team ristretto di cinque ricercatori lo ha realizzato e che hanno scelto un’architettura densa per ridurre la latenza nelle lunghe sequenze di chiamate al modello e agli strumenti e per semplificare lo stack di addestramento e distribuzione. Afferma che non hanno acquistato dati per il post-addestramento: hanno creato pipeline proprie per la generazione e il filtraggio dei dati, basate su stack open source di addestramento e inferenza, e hanno messo a punto insieme il sistema di reinforcement learning e il curriculum delle attività.