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Ricursive Intelligence称发布Ripple-65B Preview，并披露其基准成绩、成本和上线渠道。
Ricursive发布开源权重模型Ripple-65B Preview，TerminalBench 2.1上取得80.52分
PANews 11月5日消息，据Ricursive Intelligence公告，该公司发布从零预训练的65B稠密开源权重模型Ripple-65B Preview，支持最长约100万token上下文，称在智能体编程基准TerminalBench 2.1上取得80.52分，超过参数规模更大的美国开源权重模型Reflection Beam 501B（80.1）等；全研发成本约3200万美元，权重已上线Hugging Face、Together AI、GMI Cloud与OpenRouter。
Source: https://www.panewslab.com/zh/articles/01a1a811-7010-71c9-8bdf-77a7cba0cd6c
PANews称，消息来自Ricursive Intelligence公告。
Ricursive Intelligence发布了从零预训练的65B稠密开源权重模型Ripple-65B Preview。
该模型支持最长约100万token上下文。
Ricursive Intelligence称，该模型在TerminalBench 2.1上取得80.52分。
公告称，Reflection Beam 501B在该基准上的成绩为80.1。
公告披露Ripple-65B Preview全研发成本约3200万美元。
模型权重已上线Hugging Face、Together AI、GMI Cloud与OpenRouter。
The following is analysis, separate from reported facts. Verify important claims independently.
这是一个开放模型发布消息。65B表示其参数规模，稠密模型表示运行时使用全部模型参数；约100万token上下文指模型宣称一次可处理的文本容量。80.52是其宣称在TerminalBench 2.1智能体编程基准上的成绩。
如果公告中的成绩、上下文长度和上线情况得到验证，这些指标可帮助用户判断该模型是否适合长文本处理及智能体编程任务。
新手可先关注模型权重能否实际获取、使用许可，以及自己的平台是否支持；基准分数不等于所有真实任务中的表现。
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