Ricursive Intelligence发布Ripple-65B Preview：Apache 2.0开源，TerminalBench 2.1得分 80.52
这家AI芯片设计公司称，该模型预训练用了 12 万亿token，研发与训练总成本为 3200 万美元；在TerminalBench 2.1上，它是美国开源模型中的最高分，但在SWE-Bench Pro v2.0 Hard、DeepSWE v1.1和MCP Atlas上均低于新发布的Inkling 2 Small。
AI芯片设计公司Ricursive Intelligence训练并发布了一款开放语言模型Ripple-65B Preview。据该公司介绍，模型预训练使用 12 万亿token，采用 65B参数的稠密Transformer架构，并针对Nvidia硬件优化；模型以Apache 2.0许可证在Hugging Face上提供。
Ricursive称，Ripple-65B Preview在TerminalBench 2.1编码基准上得分 80.52，是美国开源模型中的最高分。该评测部分使用Terminus 2、部分使用OpenCode作为harness。公司还表示，研发与训练总成本为 3200 万美元，涵盖全部研发开支。
其他基准上的位置：低于Inkling 2 Small
与同样新发布的西方开放模型Inkling 2 Small相比，Ripple在三项基准上均处于下风。报道同时提到，Ripple可能更容易部署在用户自己的硬件上。
- SWE-Bench Pro v2.0 Hard：Ripple 79.1%，Inkling 2 Small 86.3%
- DeepSWE v1.1：Ripple 44.3%，Inkling 2 Small 72.1%
- MCP Atlas：Ripple 71.67%，Inkling 2 Small 85.4/85.0