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Ricursive Intelligence 发布 65B 稠密模型 Ripple-65B-Preview

原标题：Ricursive Intelligence Ripple-65B-Preview: New Dense Model!

Ricursive Intelligence 发布 65B 参数稠密 Transformer 模型 Ripple-65B-Preview，在 12T tokens 上预训练，支持最长 1M 上下文，采用 Apache 2.0 许可。模型在 Terminal-Bench 2.1 自报得分 80.5，高于 Reflection Beam 501B（80.1）、Meta Muse Spark Open 816B（76.4）等更大参数量的美国开源权重模型；从 Olmo 3 基线出发，其代码计算效率提升 16 倍，完整 hero run 下达 55 倍。模型采用 Gemma 3N 类架构（d_model 5120、80 层）、40% MFU、无自定义 kernel 的 BF16 训练，65B 规模可放入 NVIDIA DGX Spark 等消费级硬件；团队从 1 人增至 5 人完成从零训练，并提供…

为什么值得看

发布方给出了完整训练配方和与更大 MoE 模型的对照评测，可了解小团队如何用稠密架构做强智能体编码。

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事件综述

Ricursive Intelligence 发布 65B 稠密模型 Ripple-65B Preview

2026 年 11 月 4 日，Ricursive Intelligence 在 r/LocalLLaMA 发布 65B 参数稠密 Transformer 模型 Ripple-65B Preview。据其自报，模型基于 12T token 预训练，支持最长 1M 上下文，采用 Apache 2.0 许可。评测方面，Terminal-Bench 2.1 自报得分 80.5，高于参数量更大的美国开源权重模型 Reflection Beam 501B（80.1）与 Meta Muse Spark Open 816B（76.4）；SWE-bench Pro v2.0 Hard 得 79.1。效率方面，相对 Olmo 3 基线，其代码计算效率提升 16 倍，完整 hero run 下达 55 倍。架构上采用 Gemma 3N 类架构（d_model 5120、80 层），以 40% MFU、无自定义 kernel 的 BF16 训练。提供 BF16 和 NVFP4 检查点，65B 总参数可装入 NVIDIA DGX Spark 等消费级硬件，在 2xB200 上量化前可达 250 tok/s。团队从 1 人增至 5 人完成从零训练。以上数据均为团队自报，后续报道称性能得分为自报结果。