Ricursive выпустила 65B-модель для агентного программирования

Ricursive Intelligence выпустила Ripple-65B Preview — плотную языковую модель с 65 млрд параметров, обученную с нуля для агентного программирования. Модель обучалась на 12 трлн токенов, поддерживает контекст до 1 млн токенов и распространяется по лицензии Apache 2.0. В релиз вошли BF16-версия с дообучением по инструкциям, экспериментальная версия NVFP4 и базовая BF16-модель.

Ricursive заявляет результат 80,52 в Terminal-Bench 2.1 — самый высокий, по данным компании, среди самостоятельно представленных показателей американских моделей с открытыми весами в ее сравнении. Компания утверждает, что Ripple обошла конкурирующие mixture-of-experts-модели с общим числом параметров от 501 до 975 млрд. Также заявлены результаты 79,1 в SWE-bench Pro v2.0 Hard, 76,5 в SWE-bench Verified и 98,3 в AIME 2025. В SciCode модель получила 39,4, а в DeepSWE 1.1 — 44,3.

Модель построена на плотном Transformer с 80 слоями и размером скрытого представления 5120. Ricursive оценивает совокупные расходы на разработку в $32 млн и сообщает о 1,4 млн запусков в рамках обучения с подкреплением. BF16-версия выдает 250 токенов в секунду на двух GPU B200 при размере батча восемь. Версия NVFP4 рассчитана на оборудование класса DGX Spark, а веса доступны через Hugging Face.