Ricursive AI 发布 Ripple-65B Preview：一款用于智能体编程的 65B 稠密开放权重模型

Ricursive AI 于 11 月 4 日发布 Ripple-65B Preview。这是一款拥有 650 亿参数的稠密语言模型，公司称其从头开始预训练。公司声称，该模型在智能体编程任务上创下美国开放权重模型的新 SOTA，超过了其列出的规模大得多的模型：Muse Spark Open-816B、Beam-501B、Inkling-975B 和 Nemotron 3 Ultra-550B。这些都是公司的说法。

Ricursive 称，该模型使用 12 万亿个 token 进行预训练，支持最高 100 万 token 的上下文长度，在 Terminal-Bench 2.1 上得分为 80.52，高于 Reflection 的 Beam 501B 的 80.1。公司称，完整的研发成本为 3200 万美元。据公司介绍，该模型已登陆 Hugging Face、Together AI、GMI Cloud 和 OpenRouter。

该模型作者之一 Shayan Talaei 表示，模型在 Terminal-Bench 2.1 上创下美国开放权重模型的新纪录。他说，一个由五名研究人员组成的核心团队打造了该模型；他们选择稠密架构，是为了降低长序列模型调用和工具调用的延迟，并简化训练与部署服务栈。他还表示，团队没有购买后训练数据，而是基于开源训练和推理技术栈，自行构建数据生成与筛选流程，并协同调整强化学习系统和任务课程。