65B 开源模型 Ripple 登顶 Terminal-Bench,3200 万美元算力从零预训练
annadgoldie · x · 2026-11-05
Ricursive Intelligence 发布 65B 稠密开源权重模型 Ripple-65B Preview，从零预训练而成，宣称刷新美国开源权重模型在智能体编程任务上的 SOTA。
关键数据：
- Terminal-Bench 2.1 得分 80.5%，以微弱优势超过参数量大得多的 Beam-501B（80.1%）——不过 Beam 是 501B 总参数仅激活 23B 的 MoE，Ripple 则是全量激活 65B 稠密模型；配图还显示其在 SWE-bench Pro v2.0 Hard（79.1%）、DeepSWE 1.1、HMMT 等基准上的对比
- 训练消耗 12 万亿 token、约 3200 万美元算力预算
- 支持最长 100 万 token 上下文，采用 Apache 2.0 许可发布
- 作者 kimmonismus 称模型可在本地 DGX Spark 上运行
以上成绩均为厂商自报结果，尚待第三方验证。
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