Ricursive Intelligence представила Ripple-65B Preview — открытую универсальную версию модели, которая используется в её проприетарной платформе проектирования чипов. Компания описывает себя как full-stack AI-лабораторию: она совместно оптимизирует оборудование, программное обеспечение и модели, чтобы создавать самосовершенствующиеся системы. Архитектуру Ripple также настраивали под собственные платформы обучения и инференса.
Preview обучена с нуля на 12 трлн токенов и поддерживает контекст длиной до одного миллиона токенов. В названии указано 65 млрд параметров. В отличие от смесей экспертов, модель использует плотную архитектуру. По словам разработчиков, это обеспечивает способности к рассуждению вместе с низкой задержкой генерации токенов.
Отдельно Ricursive подчёркивает пригодность модели для локальных устройств вроде NVIDIA DGX Spark. Небольшой по сравнению с крупнейшими открытыми конкурентами объём параметров должен быть удобен системам с высокой вычислительной мощностью, но относительно низкой пропускной способностью памяти по сравнению с дата-центровыми ускорителями.
Главное заявление компании касается агентного программирования. Ripple получила 80,52 балла в TerminalBench 2.1, что Ricursive называет лучшим результатом среди американских моделей с открытыми весами. В приведённом сравнении Reflection Beam 501B набрала 80,1, Meta Muse Spark Open 816B — 76,4, Thinking Machines Inkling 975B — 63,8, а NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B — 56,4. Эти показатели и статус SOTA исходят от разработчика; публикация не содержит независимой проверки результатов.
Модель доступна на Hugging Face, Together AI, GMI Cloud и OpenRouter. Доступ через Fireworks обещан позже в день анонса. Таким образом, выпуск сочетает открытые веса общего назначения с демонстрацией технологии, первоначально созданной для специализированной платформы проектирования микросхем. При этом открытый Preview не следует смешивать с исходной проприетарной моделью: Ricursive называет его универсальным вариантом, а не полной копией специализированной системы.