Ripple-65B Preview: сильні результати агентного кодування серед відкритих моделей США

Компанія з розробки ШІ-чипів Ricursive Intelligence навчила відкриту мовну модель Ripple-65B Preview. Компанія каже, що модель досягла результату 80.52 у бенчмарку кодування TerminalBench 2.1, найкращого серед відкритих моделей зі США. Ripple-65B Preview доступна на Hugging Face під ліцензією Apache 2.0.

Витрати на навчання та середовище виконання

Ripple-65B Preview була попередньо навчена на 12 трильйонах токенів. За словами Ricursive, загальні витрати на розробку та навчання становили $32 мільйони та охоплювали всі витрати на дослідження й розробку. Ripple частково використовує Terminus 2 і частково OpenCode як свій інструмент виконання.

Порівняння бенчмарків

Інші результати бенчмарків показують, що Ripple не досягає рівня також нещодавно випущеної Inkling 2 Small, але Ripple, ймовірно, легше розгорнути на власному обладнанні користувачів. У SWE-Bench Pro v2.0 Hard Ripple набрала 79.1%, а Inkling 2 Small набрала 86.3%. У DeepSWE v1.1 Ripple набрала 44.3%, а Inkling 2 Small набрала 72.1%. У MCP Atlas Ripple набрала 71.67%, а Inkling 2 Small набрала 85.4/85.0%.

Архітектура та доступність

Модель використовує щільну архітектуру Transformer з 65 мільярдами параметрів замість поширенішого підходу суміші експертів. Вона оптимізована для апаратного забезпечення Nvidia. Ripple-65B Preview доступна на Hugging Face під ліцензією Apache 2.0.

Джерела: The Decoder