Ricursive AI выпускает Ripple-65B Preview — плотную модель с открытыми весами на 65 млрд параметров для агентного программирования

4 ноября Ricursive AI выпустила Ripple-65B Preview — плотную языковую модель на 65 млрд параметров, которую, по словам компании, она предварительно обучила с нуля. Компания утверждает, что модель устанавливает новый рекорд среди американских моделей с открытыми весами в задачах агентного программирования, опережая гораздо более крупные модели, которые она называет: Muse Spark Open-816B, Beam-501B, Inkling-975B и Nemotron 3 Ultra-550B. Это заявления самой компании.

По данным Ricursive, модель предварительно обучили на 12 трлн токенов, она поддерживает контекст размером до 1 млн токенов и набирает 80,52 балла в Terminal-Bench 2.1 против 80,1 у Beam 501B от Reflection. Полные затраты на исследования и разработку компания оценивает в $32 млн. Компания сообщает, что модель доступна на Hugging Face, Together AI, GMI Cloud и OpenRouter.

Шаян Талаеи, один из авторов модели, говорит, что в Terminal-Bench 2.1 она показывает лучший результат среди американских моделей с открытыми весами. По его словам, над ней работала основная команда из пяти исследователей, а плотную архитектуру выбрали ради низкой задержки при длинных последовательностях вызовов модели и инструментов, а также более простой инфраструктуры обучения и обслуживания. Он говорит, что команда не покупала данные для постобучения: она создала собственные конвейеры генерации и фильтрации данных на базе стеков обучения и инференса с открытым исходным кодом, а также совместно настраивала систему обучения с подкреплением и учебную программу задач.