Ricursive Intelligence 发布 Ripple-65B Preview，Apache 2.0 开源美国模型

AI 芯片设计公司 Ricursive Intelligence 训练并发布了一个开放语言模型 Ripple-65B Preview，以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 提供。模型预训练使用 12 万亿 token，采用 65B 参数的稠密 Transformer 架构，而非更常见的混合专家（MoE）路线，并针对 Nvidia 硬件做了优化。 据公司说法，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好成绩；测试 harness 一部分使用 Terminus 2，一部分使用 OpenCode。 与同期发布的 Inkling 2 Small 相比，Ripple 在多项基准上落后：SWE-Bench Pro v2.0 Hard 为 79.1% 对 86.3%，DeepSWE v1.1 为 44.3% 对 72.1%，MCP Atlas 为 71.67% 对 85.4/85.0%。报道同时指出，Ripple 可能更容易部署在用户自有硬件上。 成本方面，Ricursive 称全部研发与训练支出合计仅 3200 万美元。对关注开源模型部署与智能体编码能力的团队而言，这一发布提供了一个可自托管、许可宽松的美国模型选项，其实际能力边界可从上述基准对比中判断。