Ripple-65B

general · First seen 2026-11-04 · Last seen 2026-11-05 · 18 mentions

Overview

Ripple-65B 是斯坦福教师团队 Ricursive Intelligence 于 2026 年 11 月初发布的开源权重稠密大语言模型,参数量为 65B,支持 100 万 token 上下文窗口。作为一款以训练成本和基准成绩为卖点的 Preview 版本,它在发布后迅速进入社区视野,被称为刷新了美国开源模型在 Terminal-Bench 2.1 上的成绩。

Ripple-65B 的近期进展

  • Stanford 教师团队 Ricursive Intelligence 发布 65B 开源模型 Ripple:发布方是来自斯坦福的教师团队 Ricursive Intelligence,而非传统的 AI 公司或大厂实验室,这也是该模型受到关注的原因之一。
  • Ripple-65B Preview 刷新美国开源模型 Terminal-Bench 2.1 成绩:据 Stanford AI Lab 介绍,Ripple-65B Preview 在 Terminal-Bench 2.1 基准上取得 80.5 分,刷新了美国开源模型在该基准上的记录。
  • Ripple-65B Preview 训练成本仅 3200 万美元:在追求更大算力投入的行业背景下,3200 万美元的训练成本被视为较为克制的投入,引发了关于小团队是否仍能做出前沿模型效率的讨论。
  • Ripple-65B 首个 GGUF 量化版本发布,可本地运行:发布后不久,社区就放出了首个 GGUF 量化版本,使模型可以在本地硬件上运行。
  • 当前焦点与观察点

    目前围绕 Ripple-65B 的讨论主要集中在三个方面:一是其 65B 稠密架构与 100 万上下文窗口的组合在同类开源模型中的实际表现;二是 3200 万美元训练成本与 80.5 的 Terminal-Bench 2.1 得分能否反映真实的推理与编程能力,而非基准调优;三是斯坦福教师团队这一非公司背景的发布方式,是否会带动更多学术团队参与开源权重模型的竞争。由于目前仅为 Preview 版本,其后续正式版表现、许可证细节以及生态适配(如各类推理框架支持)仍有待观察。

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