Ricursive Intelligence가 여러 단계를 거쳐 도구를 사용하는 코딩 작업을 겨냥한 오픈 웨이트 언어 모델 Ripple-65B Preview를 공개했다. 650억 개 매개변수를 갖춘 이 모델은 Hugging Face에서 Apache 2.0 라이선스로 제공되며, 라이선스 조건을 준수하면 상업적으로 사용할 수 있다. The Decoder는 2026년 11월 6일 이 소식을 보도했다.
Ricursive에 따르면 이 모델은 주로 영어 텍스트와 코드로 구성된 12조 토큰을 사용해 처음부터 학습했다. 모델 일부만 작업에 따라 활성화하는 전문가 혼합 설계 대신, 밀집형 Transformer 아키텍처를 채택했다. 회사는 이 선택 덕분에 학습 및 서비스 인프라를 더 단순하게 유지할 수 있었다고 밝혔다.
벤치마크 점수는?
Ricursive는 AI 에이전트가 컴퓨터 터미널에서 작업을 수행하는 능력을 평가하는 Terminal-Bench 2.1에서 80.52점을 기록했다고 밝혔다. 모델 카드에는 자체 보고 결과와 Terminus 2 테스트 설정을 활용한 비교에서 Ripple이 모두 80.5점을 받은 것으로 나와 있다. Terminus 2 비교에서 Reflection Beam 501B는 70.8점, Muse Spark Open 816B는 78.7점, Inkling 975B는 56.2점으로 기재됐다. 이 수치는 회사가 보고한 것으로, 독립 평가 결과는 아니다.
모델 카드에는 다른 모델 제작사가 공개한 모델 카드의 결과와, 결과가 없을 때 Ricursive가 자체 테스트한 결과가 함께 실려 있다. 테스트 설정에 따라 점수가 달라질 수 있다는 점도 경고한다. 또한 Ripple이 모든 코딩 테스트에서 앞서는 것은 아니다. Ricursive가 공개한 DeepSWE 1.1 점수는 44.3점으로 Muse Spark Open의 60.0점보다 낮고, MCP Atlas 점수는 71.67점으로 Muse Spark Open의 89.2점에 못 미친다.
무엇을 내려받을 수 있나?
프리뷰 버전에는 BF16 및 NVFP4 형식의 지시 튜닝 모델과 BF16 기반 모델이 포함된다. 기반 모델은 직접 지시를 수행하기보다는 추가 학습에 쓰도록 설계됐다. Ricursive는 Ripple이 최대 1,048,576토큰의 컨텍스트 창을 지원한다고 밝혔지만, 회사 페이지에는 이 용량 전체를 사용하려면 어떤 하드웨어가 필요한지 설명돼 있지 않다.
Ricursive는 Ripple이 자사의 NVIDIA DGX Spark 같은 하드웨어에서 구동될 수 있다고 밝혔으며, 로컬 개발용 NVFP4 체크포인트도 제공한다. 이는 특정 하드웨어에 대한 주장일 뿐, 일반 노트북에서 모델이 원활하게 실행된다는 근거는 아니다. The Decoder는 Ricursive가 연구개발을 포함한 전체 개발·학습 비용을 $32 million으로 제시했다고 보도했다.
왜 중요한가
오픈 모델을 조정하거나 실행하려는 개발자에게 Ripple은 체크포인트를 내려받을 수 있는 Apache 라이선스 모델이다. Ricursive의 하드웨어 관련 주장은 특정 NVIDIA 장비에서의 로컬 사용 가능성을 시사하지만, 일반 개인용 컴퓨터에서 전체 모델이나 최대 컨텍스트를 사용할 수 있는지는 회사가 입증하지 않았다.
