Ricursive Intelligence hat Ripple-65B Preview veröffentlicht, ein Modell mit offenen Gewichten für Coding-Aufgaben, bei denen Werkzeuge zum Einsatz kommen und mehrere Schritte nötig sind. Das Modell mit 65 Milliarden Parametern ist auf Hugging Face unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar, die eine kommerzielle Nutzung im Rahmen der Lizenzbedingungen erlaubt. The Decoder berichtete am 6. November 2026 über die Veröffentlichung.
Ricursive zufolge wurde das Modell von Grund auf mit 12 Billionen Tokens trainiert, überwiegend mit englischen Texten und Code. Es nutzt eine dichte Transformer-Architektur statt eines Mixture-of-Experts-Designs, bei dem für jede Aufgabe nur Teile des Modells aktiviert werden. Nach Angaben des Unternehmens hielt diese Entscheidung die Infrastruktur für Training und Betrieb einfacher.
Wie schnitt das Modell ab?
Ricursive gibt für Terminal-Bench 2.1, einen Test, bei dem KI-Agenten Aufgaben in einem Computerterminal erledigen, einen Wert von 80,52 an. Im Model Card nennt das Unternehmen für Ripple in den selbst gemeldeten Ergebnissen und in einem Vergleich mit dem Testaufbau Terminus 2 jeweils einen Wert von 80,5. In diesem Vergleich mit Terminus 2 werden für Reflection Beam 501B 70,8, für Muse Spark Open 816B 78,7 und für Inkling 975B 56,2 aufgeführt. Dabei handelt es sich um vom Unternehmen gemeldete Werte, nicht um Ergebnisse einer unabhängigen Bewertung.
Die Model Card führt Ergebnisse aus den veröffentlichten Model Cards anderer Anbieter sowie Ricursives eigene Tests auf, wenn dort Angaben fehlten. Außerdem weist sie darauf hin, dass die Werte je nach Testaufbau variieren können. Ripple liegt auch nicht in jedem Coding-Test vorn: Ricursive gibt für DeepSWE 1.1 einen Wert von 44,3 an – weniger als die 60,0 von Muse Spark Open – und für MCP Atlas 71,67, ebenfalls unter den 89,2 von Muse Spark Open.
Was lässt sich herunterladen?
Die Preview umfasst ein für Anweisungen optimiertes Modell in den Formaten BF16 und NVFP4 sowie ein BF16-Basismodell. Das Basismodell ist für weiteres Training gedacht und nicht dafür, Anweisungen direkt zu befolgen. Ricursive zufolge unterstützt Ripple ein Kontextfenster von bis zu 1.048.576 Tokens. Auf der Unternehmensseite wird jedoch nicht erläutert, welche Hardware für diese volle Kapazität erforderlich ist.
Ricursive zufolge lässt sich Ripple auf Hardware wie dem eigenen NVIDIA DGX Spark betreiben. Für die lokale Entwicklung stellt das Unternehmen einen NVFP4-Checkpoint bereit. Diese konkrete Hardware-Angabe belegt nicht, dass das Modell auch auf einem gewöhnlichen Laptop problemlos läuft. The Decoder berichtet, Ricursive beziffere die gesamten Entwicklungs- und Trainingskosten einschließlich Forschung und Entwicklung auf $32 Millionen.
Warum es wichtig ist
Für Entwickler, die ein offenes Modell anpassen oder betreiben möchten, bietet Ripple eine Option unter Apache-Lizenz mit herunterladbaren Checkpoints. Ricursives Angaben zur Hardware verweisen auf den lokalen Betrieb mit bestimmter NVIDIA-Ausrüstung. Das Unternehmen hat jedoch nicht belegt, dass das vollständige Modell oder sein größtes Kontextfenster auf üblichen PCs funktioniert.
