7 ноября 2026 г.
Ripple-65B Preview: модель с открытыми весами принимает до 1 млн токенов контекста
Модель Ricursive можно запускать на своих GPU или подключить через API с оплатой за токены.
4 ноября Ricursive опубликовала веса Ripple-65B Preview, универсального варианта своей внутренней модели для проектирования чипов.
Раньше компания обучала модель для собственной платформы. Теперь разработчики могут скачать её с Hugging Face и использовать в своих проектах по лицензии Apache 2.0. Модель поддерживает вызов инструментов, поэтому её можно подключать к ИИ-агентам.
Не хотите разбираться сами? Внедряем ИИ в ваш бизнес: задачи без лимита, одна цена в месяц, отмена в любой момент.
Без своих GPU. Together AI даёт доступ через API: нужны ключ TOGETHER_API_KEY и идентификатор `ricursive-ai/Ripple-65B-Preview`. На странице модели есть готовые примеры cURL, Python и TypeScript.
Через OpenRouter модель доступна под именем `ricursiveai/ripple-65b-preview` у провайдера GMICloud. По данным страницы на 4 ноября, миллион входных токенов стоит $0,20, выходных — $0,60, чтение кеша обходится в $0,05. Контекст вмещает 1 048 576 токенов, один ответ — до 131 072. Модель поддерживает tools/tool_choice и вывод JSON без принудительного соблюдения JSON Schema.
На своём железе. Для DGX Spark Ricursive подготовила `ripple.ipynb`: notebook нужно открыть в Jupyter с Python 3.12 и выполнить ячейки по порядку. Код и веса скачаются автоматически. Для запуска нужны: - CUDA Toolkit 13 и совместимый драйвер. - Компилятор C++. - Пакет python3.12-dev.
На Hugging Face есть настроенные для выполнения инструкций веса в BF16 и экспериментальном NVFP4, а также базовая модель в BF16. Репозиторий NVFP4 занимает 57,2 ГБ: разработчики сжали MLP-слои, сохранив attention в BF16. Для BF16 Ricursive опубликовала сервер на SGLang 0.5.19 под две NVIDIA B200. Из каталога `inference/server` он запускается командой `uv run --script serve.py --model-path /path/to/target --speculative-draft-model-path /path/to/draft` и принимает запросы на `127.0.0.1:30000/v1/chat/completions`.
Ricursive заявляет 80,52 балла на TerminalBench 2.1, проверяющем работу агентов в терминале, в собственном прогоне с выбранной обвязкой тестирования. Компания отмечает зависимость результата от этой обвязки: при воспроизведении результатов Reflection Beam получила 70,8 вместо заявленных её разработчиками 80,1.
Ricursive обучила dense Transformer на 65 млрд параметров с нуля, использовав 12 трлн токенов преимущественно английского текста и кода. За время разработки команда выросла с одного до пяти человек.
По оценке Ricursive, весь R&D Ripple стоил $32 млн, включая эксперименты, данные, оценки, отладку и финальное обучение.
* Meta Platforms Inc. признана в РФ экстремистской организацией, её деятельность запрещена; Facebook и Instagram заблокированы. Meta AI и другие продукты компании — продукты этой организации.
Первоисточник