Открытая Ripple-65B за $32 млн обошла в тесте кода модели до 975 млрд параметров

Ripple-65B Preview, это общедоступный вариант закрытой модели, на которой работает платформа Ricursive для проектирования ИИ-чипов. Модель с нуля обучали агентному программированию: ИИ-агент (программа, которая сама выполняет цепочку шагов) пишет код, запускает команды и исправляет ошибки. О релизе подробно рассказало издание Marktechpost.

Коротко о главном

Что нового в Ripple-65B?

• Плотная модель вместо «смеси экспертов». У конкурентов архитектура Mixture-of-Experts: под каждый запрос работает только часть модели. Ripple задействует все 65 млрд параметров (выученных настроек), так компания упростила инфраструктуру.
• Длинная память. Контекст, то есть объём текста, который модель держит в голове за раз, достигает 1 млн токенов (токен, это кусочек слова).
• Обучение на 12 трлн токенов. Корпус только текстовый, в основном английский язык и код.
• Три версии. Основная модель для выполнения инструкций, сжатая версия NVFP4 и базовая модель без дообучения (обучения под конкретные задачи).
• Бюджет $32 млн. Столько, по словам команды, стоили все исследования и разработка. Ricursive оценивает эту сумму в десятую часть затрат прошлого лидера среди открытых моделей для агентного программирования.

Результаты в тестах, по данным Ricursive:

• Terminal-Bench 2.1: 80,5 против 80,1 у Beam, 76,4 у Muse Spark Open, 63,8 у Inkling и 56,4 у Nemotron 3 Ultra.
• SWE-bench Pro v2.0 Hard: 79,1, лучший показатель в таблице компании.
• Математика: 98,3 в AIME 2025 и 90,5 в HMMT Feb 2026.
• Слабые места: SciCode 39,4 (худший результат среди пяти моделей в таблице Ricursive), DeepSWE 1.1 44,3, MCP Atlas 71,67.

Деталь, которую стоит учесть. Когда команда перезапустила Terminal-Bench 2.1 на официальном тестовом стенде Terminus 2, Beam опустилась до 70,8, а Muse Spark Open поднялась до 78,7, но осталась ниже Ripple.

Как попробовать Ripple-65B?

1. Найдите модель по названию на Hugging Face, крупнейшей площадке для публикации нейросетей, там лежат веса.
2. Если своего мощного сервера нет, используйте облака. На старте Ricursive называет Together AI, GMI Cloud и OpenRouter, позже добавится Fireworks. На странице Together AI модель пока отмечена как «скоро».
3. Для своего железа учтите требования. Полная версия выдаёт 250 токенов в секунду на двух серверных видеокартах NVIDIA B200. Экспериментальную сжатую версию NVFP4 компания рассчитала на локальные устройства вроде NVIDIA DGX Spark.

О доступности сервисов из России компания не сообщала.

Чем Ripple отличается от GigaChat и YandexGPT?

Для автора без технических навыков из доступных в РФ инструментов проще начать с GigaChat и YandexGPT. Ripple интересна тем, у кого есть разработчик или своя ИТ-команда.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям

Автору Дзена. Ripple не пишет статьи лучше привычных чат-ботов, её сила в коде. Если вы заказываете у программиста скрипты для автопостинга или сбора статистики, спросите его об этой модели.

Маркетологу. Открытые веса позволяют держать модель на своих серверах и не отправлять данные клиентов в чужой сервис. Для агентств с конфиденциальными проектами это аргумент.

Предпринимателю в РФ и СНГ. Модель можно скачать бесплатно, но запуск требует серверных видеокарт. Прежде чем покупать железо, проверьте модель через облачный доступ.

Какие вопросы задают чаще всего?

Подойдёт ли Ripple как ИИ для создания 3д моделей?

Нет. Модель обучали только на тексте и коде, картинки и объёмные объекты она не создаёт. Если вам нужен ИИ для создания 3д моделей, ищите специализированные сервисы, Ripple решает другую задачу.

Можно ли запустить модель на домашнем компьютере?

Полная версия рассчитана на серверные видеокарты. Сжатую версию NVFP4 компания нацелила на локальные устройства класса NVIDIA DGX Spark, но называет её экспериментальной.

Почему «превью»?

Ricursive выпустила предварительную версию, Preview. Сроки финального релиза источник не называет. Значит, к своим проектам модель стоит подключать осторожно, с запасным вариантом под рукой.