Ricursive solta Ripple-65B Preview com 80,52 no TerminalBench 2.1

Ripple-65B usa Transformer densa treinada em 12 trilhões de tokens

A Ricursive optou por uma arquitetura Transformer densa com 65 bilhões de parâmetros em vez da abordagem comum de mixture-of-experts. O modelo foi pré-treinado em 12 trilhões de tokens e otimizado especificamente para chips Nvidia. Para os testes de codificação, a empresa usou Terminus 2 e OpenCode como harness. A Ricursive não detalhou como o modelo foi avaliado nos benchmarks além dos números declarados.

O Ripple-65B supera concorrentes em codificação, mas não domina todos os benchmarks. No SWE-Bench Pro v2.0 Hard, registrou 79,1% contra 86,3% do Inkling 2 Small. No DeepSWE v1.1, a diferença foi maior: 44,3% contra 72,1%. No MCP Atlas, o Ripple-65B marcou 71,67%, enquanto o Inkling 2 Small atingiu 85,4/85,0%. A Ricursive não explicou as causas das discrepâncias entre os resultados.

Disponível no Hugging Face sob licença Apache 2.0 sem restrições

O modelo está disponível agora no Hugging Face sob licença Apache 2.0, permitindo uso comercial e modificações sem restrições. A Ricursive não liberou versões menores ou adaptações para hardware não-Nvidia. A empresa também não indicou quando o modelo entrará em fase estável ou se receberá atualizações regulares. O custo total de US$ 32 milhões cobre todo o desenvolvimento, mas a Ricursive não detalhou como esse valor foi distribuído entre treinamento, energia e equipe.

O Ripple-65B se posiciona como alternativa para quem busca um modelo aberto otimizado para codificação. A Ricursive afirma que o custo de US$ 32 milhões cobre todo o desenvolvimento, mas não detalhou como esse valor foi distribuído entre treinamento, energia e equipe. O modelo usa uma arquitetura densa de 65 bilhões de parâmetros, diferente da abordagem de mixture-of-experts comum em modelos grandes. A Ricursive não divulgou benchmarks em outros domínios além de codificação. O comunicado não menciona desempenho em matemática, raciocínio ou conversação. O Ripple-65B Preview é a primeira versão disponível, sem indicação de roadmap de lançamentos futuros.