鲸云网11月6日消息，据媒体报道，由前谷歌研究员创立的人工智能实验室 Ricursive Intelligence 当地时间本月 4 日发布了 Ripple-65B Preview，并宣称其在美国开放权重模型中拥有最为出色的智能体编程表现。
Ripple-65B 是一个 650 亿参数的稠密模型，在 12T（12 万亿）Token 上完成预训练，并支持 1M（100 万）Token 的上下文长度，可一次性容纳长篇代码库与多文件工程上下文。
在衡量智能体完成真实软件任务的 TerminalBench 2.1 基准上，Ripple-65B 的表现超过了 Meta 的 Muse Spark Open 816B 与英伟达的 Nemotron 3 Ultra 550B 等参数规模显著更大的竞争者，仅以约八分之一到十三分之一的体量取得领先。
Ricursive Intelligence 此前的工作主要围绕 AI 驱动的芯片设计平台展开，Ripple-65B 是其专用模型面向通用场景的变体，延续了团队在代码与工程任务上的积累。
训练成本方面，团队称该模型从零开始开发和训练耗资 3200 万美元，按现汇率约合 2.14 亿元人民币，低于同等能力级别大模型常见的数亿美元投入。
开放权重意味着研究者和开发者可下载并本地部署模型权重，在智能体编程这一竞争激烈的赛道上，中小团队得以在自有硬件上复现和二次开发，而不必依赖闭源 API。
与近期一批开放权重模型相比，Ripple-65B 把”以更小体量追上更大模型”作为卖点，反映出行业在推理效率与训练经济性上的持续倾斜。
目前该版本仍为 Preview 预览阶段，后续能力与许可条款仍可能调整；其真实工程表现，仍有待社区在更大规模代码库与长链路任务上的进一步验证。
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