Ricursive AI, ajan tabanlı kodlama için 65B yoğun açık ağırlıklı bir model olan Ripple-65B Preview’ı yayımladı

Ricursive AI, 4 Kasım’da, sıfırdan ön eğitimini yaptığını söylediği 65 milyar parametreli yoğun bir dil modeli olan Ripple-65B Preview’ı yayımladı. Şirket, modelin ajan tabanlı kodlama görevlerinde ABD menşeli açık ağırlıklı modeller arasında yeni bir son teknoloji düzeyi belirlediğini ve adını verdiği çok daha büyük modelleri geride bıraktığını öne sürüyor: Muse Spark Open-816B, Beam-501B, Inkling-975B ve Nemotron 3 Ultra-550B. Bunlar şirketin kendi iddialarıdır.

Ricursive, modelin 12 trilyon token üzerinde ön eğitimden geçtiğini, 1 milyon tokene kadar bağlamı desteklediğini ve Terminal-Bench 2.1’de Reflection’ın Beam 501B modeli için 80,1’e karşılık 80,52 puan aldığını söylüyor. Şirket, araştırma ve geliştirme maliyetinin tamamını 32 milyon dolar olarak belirtiyor. Şirkete göre model Hugging Face, Together AI, GMI Cloud ve OpenRouter’da mevcut.

Modelin yazarlarından Shayan Talaei, Terminal-Bench 2.1’de bunun ABD menşeli açık ağırlıklı modeller arasında yeni bir rekor olduğunu söylüyor. Çekirdek beş araştırmacıdan oluşan ekibin modeli geliştirdiğini, model ve araç çağrılarından oluşan uzun dizilerde düşük gecikme ve daha basit bir eğitim ve sunum altyapısı için yoğun tasarımı tercih ettiklerini belirtiyor. Kendi veri üretme ve filtreleme işlem hatlarını açık kaynaklı eğitim ve çıkarım yığınları üzerine kurarak eğitim sonrası veri satın almadıklarını; pekiştirmeli öğrenme sistemini ve görev müfredatını birlikte ayarladıklarını söylüyor.