Ricursive выпустила Ripple-65B Preview с открытыми весами под Apache 2.0

Языковая модель с 65 млрд параметров ориентирована на агентное программирование и поддерживает контекст более миллиона токенов. Разработчик заявляет о высоком результате в TerminalBench 2.1 и оценивает полные расходы на исследования и обучение в $32 млн.

Ricursive Intelligence, разработчик ИИ-платформы для проектирования микросхем, выпустила Ripple-65B Preview — языковую модель с 65 млрд параметров. Её веса опубликованы на Hugging Face под лицензией Apache 2.0. Это общедоступный вариант внутренней модели, используемой в платформе компании.

Ripple использует плотную архитектуру Transformer и оптимизирована для оборудования NVIDIA. Модель прошла предобучение на 12 трлн токенов и поддерживает контекст до 1 048 576 токенов. Базовая версия выпущена в BF16. Версия, дообученная для выполнения инструкций, доступна в BF16 и в формате пониженной точности NVFP4.

По данным Ricursive, Ripple получила 80,52 балла в тесте агентного программирования TerminalBench 2.1. Компания называет этот результат лучшим среди американских моделей с открытыми весами. Это оценка самого разработчика, а не независимо подтверждённое лидерство.

В других тестах преимущество не универсально: например, в SWE-bench Verified у Ripple результат 76,5%, а у модели Reflection Beam — 81,6%. Ricursive также предупреждает, что оценки агентных систем зависят от программной обвязки и условий запуска, поэтому их воспроизведение остаётся сложной задачей.

Полные расходы на разработку и обучение Ricursive оценивает в $32 млн. По словам компании, сумма включает исследовательские эксперименты, подготовку данных, генерацию синтетических примеров, оценку качества, отладку, предобучение и дообучение, а не только финальный обучающий запуск.