Ricursive Intelligence 4 ноября выпустила Ripple-65B Preview — языковую модель на 65 млрд параметров для программирования и многошаговой работы ИИ-агентов. Веса доступны без заявки на Hugging Face под Apache 2.0: модель можно размещать у себя, изменять и использовать коммерчески с соблюдением лицензии. Это общедоступный вариант внутренней модели, которую Ricursive применяет в своей платформе проектирования чипов.

Главный результат — сочетание сравнительно небольшого полного набора весов с высоким баллом в задачах работы через терминал. В собственной проверке Ricursive с агентной оболочкой Terminus 2 модель набрала 80,5 на Terminal-Bench 2.1 против 78,7 у Muse Spark Open и 70,8 у Reflection Beam. Авторы использовали полную точность BF16 и максимальные режимы усилий, но предупреждают: результаты чувствительны к оболочке и настройкам. Независимого воспроизведения эти цифры не заменяют. В научном программировании SciCode Ripple, напротив, получила 39,4 — меньше всех четырёх соперников в таблице разработчика.

У соперников сотни миллиардов параметров суммарно, но за один шаг работают только отдельные «эксперты». У плотной Ripple задействуется весь набор из 65 млрд. Поэтому меньший объём весов облегчает их размещение, но не доказывает пропорциональной экономии вычислений. Ricursive обучила модель с нуля на 12 трлн токенов, преимущественно английских текстов и кода, затем сосредоточила дообучение на агентных заданиях.

Для локальных экспериментов выпущена также сжатая версия NVFP4, прямо помеченная как экспериментальная. Компания указывает NVIDIA DGX Spark как подходящее устройство; обещание не относится к любому домашнему ПК. Показанные сравнительные баллы получены для BF16, поэтому переносить их на сжатую сборку без проверки нельзя. Открытые веса позволяют такую проверку провести самостоятельно и работать со своим кодом без обязательной отправки внешнему сервису.