Ricursive Intelligence تطلق Ripple-65B Preview بمعايير تفوق النماذج الأكبر

أطلقت شركة Ricursive Intelligence نموذجاً مفتوح الأوزان باسم Ripple-65B Preview يضم 65 مليار معامل، وذلك في 4 نوفمبر 2026، حسبما أفاد موقع aitimes.com. ويسجّل النموذج نتائج تتقدّم على نماذج أمريكية مفتوحة الأوزان أكبر حجماً في معايير الترميز الوكيلي، بحسب الأرقام التي أعلنتها الشركة.

على TerminalBench 2.1 حصل Ripple-65B Preview على 80.52 نقطة، مقابل 80.1 لـBeam-501B و76.4 لـMuse Spark Open-816B و63.8 لـInkling-975B و56.4 لـNemotron 3 Ultra 550B. وفي SWE-Bench Pro v2.0 Hard سجّل 79.1 نقطة، أمام Beam عند 76.5 وMuse Spark Open عند 72.4. أما على DeepSWE 1.1 فحلّ عند 44.3 نقطة، متأخراً عن Muse Spark Open الذي بلغ 60.0.

كلفة أقل وتدريب من الصفر

تقدّر Ricursive الكلفة الإجمالية لتطوير النموذج بـ32 مليون USD، أي نحو عُشر كلفة النموذج الأمريكي المفتوح الأوزان السابق المتخصص في الترميز. وجرى التدريب المسبق من الصفر على 12 تريليون رمز (token)، مع دعم أطوال سياق تصل إلى مليون رمز، ويستخدم النموذج بنية transformer كثيفة بدلاً من تصميم mixture-of-experts.

وقالت الشركة إن التعلم المعزز استخدم 1.4 مليون عملية rollout فقط، أي أقل بنحو 70 مرة من النموذج السابق المتصدّر Beam. كما صدرت نسخة NVFP4 لتشغيل النموذج على NVIDIA DGX Spark، وفي اختبار داخلي على وحدتي B200 أنتج النموذج نحو 250 رمزاً في الثانية في ظروف المعالجة بالدفعات. الأوزان متاحة للتنزيل على Hugging Face، والنموذج متاح أيضاً عبر Together AI وGMI Cloud وOpenRouter بموجب رخصة Apache 2.0 التي تتيح الاستخدام التجاري والتعديل وإعادة التوزيع.

وأشار VentureBeat إلى أن نتائج المعايير قد تتفاوت باختلاف أدوات التقييم وظروفه، بحيث لا يكون تصدّر النموذج على مستوى النماذج الأمريكية المفتوحة الأوزان أمراً محسوماً.

يُذكر أن Ricursive Intelligence أسّسها الرئيسة التنفيذية Anna Goldie والمديرة التقنية Azalia Mirhoseini، وكلتاهما عملت على تقنية AlphaChip من Google لتصميم أشباه الموصلات بالذكاء الاصطناعي. والشركة منفصلة عن Recursive التي أطلقت سابقاً نموذج الترميز Flint وأسّسها باحثون أساساً من Meta وOpenAI.