Die KI-Chip-Design-Firma Ricursive Intelligence hat ein offenes Sprachmodell trainiert. Ripple-65B Preview wurde mit 12 Billionen Tokens vortrainiert und erreicht laut dem Unternehmen mit 80,52 Punkten auf dem Coding-Benchmark TerminalBench 2.1 den besten Wert unter offenen US‑Modellen. Ripple nutzt teils Terminus 2, teils OpenCode als Harness. An das ebenfalls neue Inkling 2 Small kommt Ripple wohl nicht heran, wie andere Benchmark-Resultate deutlich zeigen. Dafür lässt sich Ripple voraussichtlich einfacher auf eigener Hardware einrichten.
| SWE-Bench Pro v2.0 Hard | 79,1 % | 86,3 % |
| DeepSWE v1.1 | 44,3 % | 72,1 % |
| MCP Atlas | 71,67 % | 85,4/85,0 % |
Die gesamten Entwicklungs- und Trainingskosten lagen laut Ricursive bei nur 32 Millionen Dollar, rund ein Zehntel der geschätzten Kosten des bisherigen Open-Weight-Spitzenreiters. In dieser Summe stecken laut Ricursive sämtliche Ausgaben für Forschung und Entwicklung.
Das Modell nutzt eine dichte Transformer-Architektur mit 65 Milliarden Parametern statt des üblichen Mixture-of-Experts-Ansatzes und ist für Nvidia-Hardware optimiert. Ripple-65B Preview ist auf Hugging Face unter Apache 2.0-Lizenz verfügbar.
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