Ricursive 发布开源权重模型 Ripple-65B 预览
2026-11-05
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- Ricursive Intelligence发布开源权重模型Ripple-65B Preview
- 该模型采用650亿参数稠密架构，从零预训练，支持最长100万token上下文
- 在TerminalBench 2.1基准测试中取得80.52分，超越Reflection Beam 501B的80.1分
- 模型开发及训练总成本为3200万美元
- 开源权重已在Hugging Face等平台提供
深潮 TechFlow 消息，11 月 5 日，据 Ricursive Intelligence 官方公告，该公司发布开源权重模型 Ripple-65B Preview。该模型采用 650 亿参数稠密架构，从零开始预训练，支持最长 100 万 token 的上下文。
Ricursive 称，该模型在智能体编程基准 TerminalBench 2.1 上取得 80.52 分，超过 Reflection Beam 501B 的 80.1 分。公司表示，模型开发及训练的全部研发成本为 3200 万美元，权重已在 Hugging Face 等平台提供。
📰 来源：blockbeats
💬 引用锚点
Ripple-65B以650亿参数稠密架构在智能体编程基准上超越参数量更大的Reflection Beam 501B，证明高效训练与架构设计的重要性。
开发及训练成本仅3200万美元，显示出开源大模型在降低成本、提升可及性方面的显著进展。
模型支持最长100万token上下文，为长窗口应用和复杂任务处理提供了更强的能力基础。
💡 一句话定义：
Ricursive发布开源模型Ripple-65B，采用650亿参数稠密架构，支持100万token上下文。
📈 核心数据：
- 650亿参数稠密架构，从零开始预训练，支持最长100万token上下文
- 在TerminalBench 2.1基准测试中取得80.52分，超越Reflection Beam 501B的80.1分
- 模型研发及训练总成本为3200万美元，权重已在Hugging Face等平台开源
🧭 快速步骤：
- 访问Hugging Face等平台下载Ripple-65B模型权重
- 使用支持百万token上下文的推理框架部署模型
- 针对智能体编程场景优化提示词和评估流程
常见问题
Ripple-65B 是什么类型的模型？▼
Ripple-65B 是由 Ricursive Intelligence 开发的一个开源权重大语言模型，采用从零开始预训练的密集架构，拥有 650 亿参数。
Ripple-65B 的上下文长度是多少？▼
Ripple-65B 支持 1M（一百万）令牌的超长上下文窗口，适合处理长篇文档和复杂任务。
Ripple-65B 在基准测试中的表现如何？▼
在 TerminalBench 2.1 评测中，Ripple-65B 获得了 80.52 分，击败了参数量高达 501B 的 Reflection Beam 模型（80.1 分），展现了卓越的性能效率。
Ripple-65B 的研发成本是多少？▼
Ripple-65B 的总研发成本为 3200 万美元，体现了其在有限成本下实现高性能的技术优势。
如何获取 Ripple-65B 的模型权重？▼
Ripple-65B 的权重已上传至 Hugging Face 平台，用户可以公开下载和使用。
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