前谷歌团队发布Ripple-65B 开源模型挑战SOTA

时间：2026年11月4日，由前谷歌研究员创立的美国AI实验室Ricursive Intelligence正式发布Ripple-65B Preview通用模型。 地点：线上发布。该模型基于Apache 2.0许可证开源，开发者可通过Hugging Face、Together AI、OpenRouter及Fireworks等平台获取。 人物：Ricursive Intelligence团队核心成员此前在谷歌从事大模型研发，本次发布的Ripple-65B Preview是其AI芯片设计平台的通用变体。 事件详情：Ripple-65B Preview是一款650亿参数的稠密Transformer模型，在12万亿token语料上从头预训练，支持最长100万token上下文。在智能体编程基准TerminalBench 2.1中，该模型获得80.52分，超过Reflection Beam 501B（80.1分）、Meta Muse Spark Open 816B（76.4分）及NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B（56.4分）等更大规模的开源模型。模型支持BF16与NVFP4两种精度格式，官方宣称训练成本约3200万美元。该模型可在单台NVIDIA DGX Spark上运行，在2×B200配置下可实现每秒250 token的生成速度。 背景：当前美国开源大模型赛道竞争激烈，Reflection、Meta、NVIDIA等公司相继推出百亿至千亿参数的编程或智能体模型。多数前沿开源模型采用混合专家（MoE）架构以降低推理成本，但Ricursive选择保持稠密架构，强调训练与部署的简洁性。其团队在开发期间从1人扩展至5人，pretraining MFU（模型FLOPs利用率）维持在40%左右。 影响：Ripple-65B Preview以65B参数的体量达到更大MoE模型的编程水平，且完全开源可商用，为中小团队在本地或私有化部署高性能编程智能体提供了新选择。AMD开发者社区已有用户在3×Radeon AI PRO R9700上成功运行该模型，验证了其在非NVIDIA硬件上的兼容性。模型在SWE-bench Verified、DeepSWE 1.1等软件工程基准上的表现，也显示出其在真实开发场景中的潜在价值。 总结：Ripple-65B Preview是Ricursive Intelligence进入开源社区的首个通用模型，凭借TerminalBench 2.1的80.52分暂时领跑美国开放式权重模型的智能体编程能力。尽管其训练数据与评估方法论仍待社区独立复现，但Apache 2.0许可证与多平台同步上线，已让开发者可以立即在Hugging Face或Together AI上体验该模型。 参考来源： IT之家 https://www.ithome.com/1/023/158.htm emergent.sh https://emergent.sh/news/ripple-65b-preview-hits-us-open-weight-coding Ricursive Intelligence官方博客 https://www.ricursive.com/ripple Hugging Face模型页 https://huggingface.co/ricursiveAI/Ripple-65B-Preview AMD开发者社区 https://devcommunity.amd.com/t/ripple-65b-preview-running-on-3x-radeon-ai-pro-r9700-with-rocm-7-2-1/1307 OpenRouter https://openrouter.ai/ricursiveai/ripple-65b-preview