Ripple-65B Preview ist ein Modell mit offenen Gewichten von Ricursive Intelligence. Die Modellkarte beschreibt einen dichten Transformer mit 65 Milliarden Parametern, trainiert auf zwölf Billionen Tokens und mit bis zu einer Million Tokens Kontext.
Warum die Architektur zählt
Ricursive entschied sich für eine dichte Architektur statt eines Mixture-of-Experts-Modells. Die Gesamtzahl der Parameter ist deshalb nur mit Kontext vergleichbar: Ein MoE-Modell kann pro Token lediglich einen Teil seiner Parameter aktivieren.
Im Vergleich des Anbieters erreicht Ripple 80,52 Punkte auf Terminal-Bench 2.1. Die Modellkarte erläutert, dass Konkurrenzwerte teils aus offiziellen Karten und teils aus eigenen Tests stammen und dass die verwendete Agentenumgebung das Ergebnis beeinflussen kann. Der Wert beschreibt somit einen definierten Test und garantiert keinen Vorsprung bei jeder Programmieraufgabe.
Gewichte und lokaler Betrieb
Die Veröffentlichung umfasst auf Anweisungen abgestimmte BF16- und experimentelle NVFP4-Versionen sowie ein Basismodell. Als Lizenz nennt die Modellkarte Apache 2.0. Ricursive beschreibt den lokalen Einsatz etwa auf einer NVIDIA DGX Spark; daraus folgt keine Eignung für jeden gewöhnlichen Rechner.
Für die Auswahl zählen zuerst Aufgabe, verfügbare Hardware und vergleichbare Testbedingungen. Herunterladbare Gewichte ermöglichen mehr Kontrolle über den Betrieb; Geschwindigkeit und Qualität müssen in der tatsächlichen Umgebung geprüft werden.
