Ricursive представи 65B модел за агентно програмиране

Ricursive Intelligence представи Ripple-65B Preview — плътен езиков модел с 65 млрд. параметъра, обучен от нулата за агентно програмиране. Той е обучен с 12 трилиона токена, поддържа контекст до 1 млн. токена и се разпространява под лиценза Apache 2.0. Пускането включва BF16 модел с дообучение за инструкции, експериментална NVFP4 версия и базов BF16 модел.

Ricursive съобщава резултат 80,52 на Terminal-Bench 2.1, който според компанията е най-високият самостоятелно отчетен резултат сред американските модели с отворени тегла в нейното сравнение. Компанията посочва, че Ripple изпреварва конкурентни модели тип mixture-of-experts с общо 501–975 млрд. параметъра. Други отчетени резултати са 79,1 на SWE-bench Pro v2.0 Hard, 76,5 на SWE-bench Verified и 98,3 на AIME 2025. При SciCode резултатът е 39,4, а при DeepSWE 1.1 — 44,3.

Архитектурата е плътен Transformer с 80 слоя и размер на скритото представяне 5120. Ricursive оценява общите разходи за разработка на $32 млн. и посочва 1,4 млн. изпълнения при подсилващото обучение. BF16 версията достига 250 токена в секунда на два B200 графични процесора при размер на партидата осем. NVFP4 вариантът е насочен към хардуер от клас DGX Spark, а теглата са достъпни чрез Hugging Face.