Ricursive випустила 65B-модель для агентного програмування

Ricursive Intelligence випустила Ripple-65B Preview — щільну мовну модель із 65 млрд параметрів, навчену з нуля для агентного програмування. Модель навчали на 12 трлн токенів, вона підтримує контекст до 1 млн токенів і поширюється за ліцензією Apache 2.0. До релізу увійшли BF16-версія з донавчанням на інструкціях, експериментальна версія NVFP4 і базова BF16-модель.

Ricursive заявляє показник 80,52 у Terminal-Bench 2.1 — найвищий, за даними компанії, серед самостійно поданих результатів американських моделей із відкритими вагами в її порівнянні. Компанія стверджує, що Ripple випередила конкурентні mixture-of-experts-моделі із загальною кількістю параметрів від 501 до 975 млрд. Інші заявлені результати: 79,1 у SWE-bench Pro v2.0 Hard, 76,5 у SWE-bench Verified і 98,3 в AIME 2025. У SciCode модель набрала 39,4, а в DeepSWE 1.1 — 44,3.

Модель використовує щільний Transformer із 80 шарами та розміром прихованого представлення 5120. Ricursive оцінює загальні витрати на розробку в $32 млн і повідомляє про 1,4 млн запусків під час навчання з підкріпленням. BF16-версія досягає 250 токенів за секунду на двох GPU B200 за розміру батчу вісім. Версія NVFP4 призначена для обладнання класу DGX Spark, а ваги доступні через Hugging Face.