Ricursive 发布 Ripple-65B：3200万美元冲击开源编码SOTA

芯片设计 AI 公司 Ricursive Intelligence 发布其首个大模型 Ripple-65B Preview：一个完全从零预训练的 65B 稠密 LLM，训练数据 12 万亿 tokens，支持最长 1M 上下文。官方宣称该模型刷新美国开源权重模型在 agentic coding 任务上的 SOTA，在 TerminalBench 2.1 上登顶，并显著超越体量大得多的模型，包括 900B+ 规模的 Muse Spark Open-81 等巨型 MoE；总研发/算力投入约 3200 万美元，号称仅为此前 agentic coding 开源 SOTA 十分之一的成本。模型权重已在 HuggingFace 放出，并上架 Together AI、GMI Cloud、OpenRouter 等平台。据 @Azaliamirh 补充，该模型训练基于 NVIDIA B300 GPU，后训练阶段使用了开放发布的 NVIDIA Nemotron 技术，可在 DGX Spark 上本地运行，并获得 NVIDIA 官方站台转发。

已确认

• Ripple-65B Preview 由 Ricursive Intelligence 发布，65B 稠密、从零预训练，12 万亿 tokens、最长 1M 上下文
• 官方宣称在 TerminalBench 2.1 上取得美国开源权重模型的 agentic coding SOTA，显著超越 900B+ 级别的 Muse Spark Open-81 等巨型 MoE
• 官方称总研发/算力投入 3200 万美元，约为此前开源 SOTA 的十分之一
• 训练基于 NVIDIA B300 GPU，后训练使用 NVIDIA Nemotron，可在 DGX Spark 本地运行，获 NVIDIA 官方转发
• 模型权重已在 HuggingFace 开源，并上架 Together AI、GMI Cloud、OpenRouter；@coder543 确认权重已可获取
• 斯坦福教授、前 Google 芯片设计 AI 团队核心 Anna Goldie 转发了团队动态；据转发信息称由 5 人团队完成

尚未确认

• @teortaxesTex 质疑其对比口径存疑，即宣称的 SOTA 与成本优势所依赖的评测对比方式尚有争议，官方细节有待进一步验证

为什么重要

• 若成本与性能宣称属实，意味着以显著更低预算即可冲击开源 agentic coding 前沿，将重塑开源编码模型的性价比格局
• Ricursive 是芯片设计 AI 公司，此为其首个 LLM，跨领域小团队入场本身值得关注；Anna Goldie 等学界人士与 NVIDIA 的背书转发也增加了话题度

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