65B 密集模型 Ripple-65B 发布，代理编码任务胜 975B 巨兽
afurgs · x · 2026-11-05
RicursiveAI 发布从零预训练的 65B 稠密模型 Ripple-65B Preview，称其在美国开源权重模型的 agentic coding 任务上刷新 SOTA，超过 Muse Spark Open-816B、Beam-501B、Inkling-975B、Nemotron 3 Ultra-550B 等大得多的模型。
转发者 elliotarledge 解释了为什么小密集模型能打：参数很大一部分只是存储知识和记忆（Karpathy 所说的 cognitive core 之外的部分），65B 密集参数几乎全部用于推理能力，且避免了 MoE 稳定化的复杂度，预训练更快。配图算账指出：按 6×活跃参数×token 估算，Ripple 预训练算力居中，在 Terminal-Bench 上以 80.5 与 Beam 的 80.1 打平，但每 token 算力约为其 2.8 倍；在需要知识记忆的任务上（SimpleQA 10.1、MMLU 83.7、GPQA Diamond 85.2、SciCode 39.4）Ripple 均落后，印证「总参数=记忆」的直觉。模型可在单张 RTX Pro 6000 Blackwell 以 NVFP4 精度本地运行。
所属事件:Ricursive 开源 Ripple-65B，称低成本登顶美国开源 agentic 编码 SOTA(33 条相关)→
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