Ricursive Intelligence发布了 Ripple-65B Preview，这是一款面向工具调用和多步骤编程任务的开放权重语言模型。该模型拥有650亿参数，已在 Hugging Face 上以 Apache 2.0 许可证开放，遵守许可证条款即可用于商业用途。The Decoder 于 November 6, 2026 报道了此次发布。
Ricursive称，该模型从零开始训练，使用了12万亿个 token，内容主要是英文文本和代码。它采用稠密 Transformer 架构，而非混合专家架构；后者会针对每项任务只激活模型的部分组件。公司表示，这一选择有助于简化训练和部署所需的基础设施。
成绩如何？
Ricursive称，Ripple-65B Preview 在 Terminal-Bench 2.1 上取得80.52分。该测试用于评估 AI 智能体在计算机终端中完成任务的能力。模型卡显示，在 Ricursive 自行公布的结果以及采用 Terminus 2 测试配置的对比中，Ripple 的得分均为80.5。在 Terminus 2 对比中，Reflection Beam 501B 得分为70.8，Muse Spark Open 816B 为78.7，Inkling 975B 为56.2。这些数字由公司公布，并非独立评测结果。
模型卡汇总了其他模型厂商已发布模型卡中的成绩，并在缺少数据时采用 Ricursive 自行测试的结果。卡片也提醒，测试配置不同可能导致分数变化。此外，Ripple 并未在所有编程测试中领先：Ricursive列出的 DeepSWE 1.1 得分为44.3，低于 Muse Spark Open 的60.0；其 MCP Atlas 得分为71.67，也低于 Muse Spark Open 的89.2。
可以下载哪些版本？
此次预览版包含 BF16 和 NVFP4 格式的指令微调模型，以及 BF16 基础模型。基础模型面向进一步训练，而非直接遵循指令。Ricursive称，Ripple 支持最高1,048,576个 token 的上下文窗口，但公司页面并未说明使用这一完整容量需要什么硬件。
Ricursive称，Ripple 可在其 NVIDIA DGX Spark 等硬件上运行，并提供 NVFP4 检查点供本地开发使用。这是针对特定硬件的说法，并不能证明该模型能在普通笔记本电脑上流畅运行。The Decoder 报道称，Ricursive将开发和训练总成本估为$32 million，其中包括研发费用。
为什么重要
对于希望调整或运行开放模型的开发者来说，Ripple 提供了一个采用 Apache 许可证、可下载检查点的选择。Ricursive关于硬件的说法指向在特定 NVIDIA 设备上本地运行，但公司尚未证明该模型或其最长上下文窗口能在普通个人电脑上运行。
