Ripple-65B от Ricursive: открытая модель под Apache 2.0 набрала 80,5% в TerminalBench
Ricursive Intelligence, компания по проектированию ИИ-чипов, выпустила Ripple-65B Preview. Модель обучена на 12 трлн токенов и набрала 80,52% в TerminalBench 2.1 — по заявлению компании, лучший результат среди открытых американских моделей. Лицензия Apache 2.0 позволяет использовать её в продукте без ограничений.
AI-обработка оригинала The Decoder; редакция Hamidun News
Если вы хотите запускать кодового агента на собственных серверах, не отправляя исходники во внешний API, выбор открытых моделей до сих пор был небогатым. Ripple-65B Preview от Ricursive Intelligence пополняет его: модель лежит на Hugging Face под лицензией Apache 2.0, то есть её можно дообучать, встраивать в продукт и продавать без оглядки на хитрые условия.
Что известно о модели
Ricursive Intelligence известна прежде всего как компания, проектирующая ИИ-чипы, и языковая модель для неё — новое направление. Ripple-65B Preview предобучена на 12 трлн токенов. По данным компании, на TerminalBench 2.1 она набрала 80,52% — это лучший результат среди открытых американских моделей. В тесте использовались две обвязки (harness): частично Terminus 2, частично OpenCode. Это важная деталь: результат агентных бенчмарков сильно зависит не только от самой модели, но и от того, как устроен цикл вызова инструментов.
Архитектура тоже нетипична для нынешнего рынка. Большинство свежих крупных моделей строят по схеме mixture-of-experts, где на каждый токен работает лишь часть параметров. Ripple — плотный трансформер на 65 млрд параметров, оптимизированный под железо Nvidia. Это проще в развёртывании и предсказуемее по поведению, хотя при той же мощности обычно дороже в вычислениях на токен.
Заявленная стоимость всей разработки, включая исследования и обучение, — $32 млн. Для сравнения с ведущими лабораториями это скромная сумма, хотя проверить её независимо нельзя.
Сравнение с Inkling 2 Small
Честная картина менее радужная. Одновременно вышла Inkling 2 Small, и она заметно сильнее по другим тестам:
- SWE-Bench Pro v2.0 Hard: 79,1% у Ripple против 86,3% у Inkling
- DeepSWE v1.1: 44,3% против 72,1%
- MCP Atlas: 71,67% против примерно 85%
Особенно показателен разрыв в DeepSWE — там модель отстаёт почти на 28 пунктов. А MCP Atlas проверяет работу с инструментами через протокол MCP, что критично для агентов. Так что лидерство Ripple относится к конкретному бенчмарку и конкретной категории — открытым американским моделям, — а не ко всему рынку.
Преимущество Ripple, по оценке The Decoder, — вероятно, более простой запуск на собственном железе. Но это предположение, а не измеренный факт.
Что делать на практике
Первое: не доверяйте одной цифре. 80,5% в TerminalBench не означает, что модель справится с вашим монорепозиторием. Прогоните её на собственных задачах — исправление багов, миграции, написание тестов — с той обвязкой, которую вы реально используете.
Второе: если для вас важны юридическая чистота и контроль над данными, Apache 2.0 плюс американское происхождение закрывают немало вопросов комплаенса. Для команд, которым нельзя отправлять код наружу, это серьёзный аргумент.
Третье: слово Preview в названии не случайно. Это ранняя версия, и результаты, скорее всего, будут меняться. Мерить стоит сейчас, но в продакшен лучше не спешить.
Итог: Ripple-65B — любопытный открытый кандидат для локальных кодовых агентов с понятной лицензией и недорогой историей создания. Но на фоне Inkling 2 Small это скорее вариант для тех, кому важнее простота развёртывания, чем максимальное качество. Все цифры пока получены самой компанией и требуют независимой проверки.
- 8 нояб. 2026 г.Mago Studio запускает локальный ИИ-видеопродакшен с 8 ГБ VRAM
- 8 нояб. 2026 г.Huawei просит клиентов самим искать HBM для Ascend 960DT: память на чёрном рынке стоит $4000
- 8 нояб. 2026 г.Команда ARC-AGI-3 ускорила агента с 500 до 3400 токенов в секунду
- 8 нояб. 2026 г.MiniJev читает логиты и ускоряет классификацию запросов в 5,4 раза
Вопросы и ответы по материалу
Что известно по теме: что известно о модели?
Ricursive Intelligence известна прежде всего как компания, проектирующая ИИ-чипы, и языковая модель для неё — новое направление. Ripple-65B Preview предобучена на 12 трлн токенов. По данным компании, на TerminalBench 2.1 она набрала 80,52% — это лучший результат среди открытых американских моделей. В тесте использовались две обвязки (harness): частично Terminus 2, частично OpenCode.
Что известно по теме: сравнение с Inkling 2 Small?
Честная картина менее радужная. Одновременно вышла Inkling 2 Small, и она заметно сильнее по другим тестам: SWE-Bench Pro v2.0 Hard: 79,1% у Ripple против 86,3% у Inkling DeepSWE v1.1: 44,3% против 72,1% MCP Atlas: 71,67% против примерно 85% Особенно показателен разрыв в DeepSWE — там модель отстаёт почти на 28 пунктов. А MCP Atlas проверяет работу с инструментами через протокол MCP, что критично для агентов.
Что известно по теме: что делать на практике?
Первое: не доверяйте одной цифре. 80,5% в TerminalBench не означает, что модель справится с вашим монорепозиторием. Прогоните её на собственных задачах — исправление багов, миграции, написание тестов — с той обвязкой, которую вы реально используете. Второе: если для вас важны юридическая чистота и контроль над данными, Apache 2.0 плюс американское происхождение закрывают немало вопросов комплаенса. Для команд, которым нельзя отправлять код наружу, это серьёзный аргумент.
Протестируйте новые LLM и мультимодальные модели в одном окне
Платформа Nomad AI (nomadnet.ai) даёт прямой доступ к Claude Opus 5.5, GPT-6, Gemini 3.1, DeepSeek и автономным агентам без VPN, зарубежных карт и зоопарка подписок.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.