Modellek · MarkTechPost ·
A Ricursive bemutatta a Ripple-65B Preview nyílt súlyú modellt
A Ricursive Intelligence kiadta a 65 milliárd paraméteres Ripple-65B Preview nyílt súlyú modellt, amely a Terminal-Bench 2.1 teszten saját mérése szerint 80,52 pontot ért el.
A Ricursive Intelligence a kódolási ügynökökre fejlesztett modellt jelentette meg. A 65 milliárd paraméteres, sűrű (dense) Transformer-architektúrájú modellt nulláról, 12 billió tokenen tanították, a kontextusablak akár 1 millió token. A modell a Ricursive chiptervező platformjának mögötti zárt modell általános célú változata.
A Ricursive saját táblázata szerint a modell a Terminal-Bench 2.1 teszten 80,52 pontot ért el, a Beam 80,1, a Muse Spark Open 76,4, az Inkling 63,8 és a Nemotron 3 Ultra 56,4 pontos eredménye előtt. A SciCode-on 39,4 pontot ért el, ez a cég öt modellt tartalmazó összehasonlításában a legalacsonyabb eredmény, és a nagyobb MoE-modellek tudásalapú és tudományos kódolásban jobbak. Az általa megelőzött MoE-versenytársak 501–975 milliárd összes paraméterrel rendelkeznek.
A modell három változatban érhető el, egy utasításkövető BF16, egy NVFP4 és egy BF16 alapmodell formájában, mind Apache 2.0 licenccel. A BF16 verzió adatközponti GPU-kon fut, két B200 kártyán 250 token/másodperc sebességgel, a kísérleti NVFP4 build az NVIDIA DGX Spark gépet célozza. A Ricursive szerint a teljes fejlesztés költsége 32 millió dollár volt.
Miért fontos neked?
Olyan csapatoknak lehet érdekes, amelyek saját infrastruktúrán futtatnának kódolási ügynököket, mert a nyílt súlyú, Apache 2.0 licencű modell kipróbálható alternatíva. A pontszámok a gyártótól származnak, ezért független mérések nélkül nem érdemes ezekre építeni.
Az eredeti megnyitása (MarkTechPost)
Eredeti cím: Ricursive AI Releases Ripple-65B Preview: A 65B Dense Open-Weight Model Scoring 80.5 on Terminal-Bench 2.1
Címkék: nyílt súlyú modell, kódolás