發生什麼事
Ricursive Intelligence 發布 Ripple-65B Preview，Hugging Face（模型託管平台）頁面發布日為 11 月 4 日。這是 65B 參數的 dense Transformer（所有參數都參與運算的密集架構）模型，以 12 trillion tokens 預訓練，支援最長 1M context length，授權為 Apache 2.0。 官方原文・huggingface.co ricursive.com
官方稱模型在 TerminalBench 2.1（在終端機環境測試代理式編碼的評測）得 80.52，為美國開源權重 SOTA（目前最佳水準），並對照 Reflection Beam 501B（80.1）、Meta Muse Spark Open 816B（76.4）、Thinking Machines Inkling 975B（63.8）、NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B（56.4）。 官方原文・huggingface.co ricursive.com
Preview 含 BF16（16 位元浮點）與 NVFP4（NVIDIA 的 4 位元浮點）指令微調模型，以及 BF16 base model。官方稱後訓練相對輕量，重點在代理式編碼。模型可在 Together AI、GMI Cloud、OpenRouter（皆為提供模型 API 的平台）取得，官方文章寫 Fireworks 當天稍晚上線。 官方原文・huggingface.co ricursive.com
官方選用 dense 而非 MoE（Mixture-of-Experts，每次只啟用部分參數的架構），稱 65B 總參數可放進 NVIDIA DGX Spark（NVIDIA 的本機 AI 運算裝置）；另稱在 2xB200（NVIDIA 資料中心 GPU）、batch=8、量化與自訂 kernel 之前可達 250 tok/s（每秒生成 token 數）。 官方原文・huggingface.co
官方估計整體研發花費為 $32M，稱約為先前開源權重 SOTA 的十分之一。官方也寫以 1.4M rollouts（RL 強化學習中模型實際跑完一次任務的次數）達到 TerminalBench 2.1 的 80.5，約比 Reflection Beam 少 70x。 ricursive.com
誰受影響
官方提供 NVFP4 checkpoint（模型權重檔）與 colab（線上程式筆記本），鼓勵本機模型開發；想在 DGX Spark 這類硬體上本機執行的開發者會碰到這個模型。 官方原文・huggingface.co
限制與未定事項
官方稱 Preview 後訓練相對輕量；預訓練語料為純文字、以英文與程式碼為主。官方也說基準分數不易複現：用官方 Terminus 2 harness（評測用代理執行框架）、128K 序列長度並含 summarization 時，TerminalBench 2.1 分數普遍較低（Muse Spark Open 除外）。 官方原文・huggingface.co
官方同一張表中，GPQA Diamond 為 Ripple 85.2、Reflection Beam 501B 90.6；MCP Atlas 為 Ripple 71.67、Meta Muse Spark Open 816B 89.2。 原文
各方說法
Reddit r/LocalLLaMA 發文者認為表現亮眼，但以「若沒有過度針對基準刷分」為前提看好，並說官方對訓練的說明似乎有前後矛盾，未具體指出。貼文對照 Qwen3.8-27B：Terminal-Bench 2.1 為 80.5 對 73.0；對照 Qwen3.8-Flash-Next：DeepSWE 1.1 為 44.3 對 58.7。貼文也列 AtomicChat GGUF（llama.cpp 這套本機執行軟體使用的模型檔格式）：Q8_0 為 68.8 GB、Q4_K_M 為 38.8 GB。 Reddit r/LocalLLaMA
接下來要看的事
- 官方文章寫 Fireworks 當天稍晚（later today）上線 Ripple-65B Preview。
- Reddit 貼文提到 AtomicChat 的 imatrix 版 GGUF 標示為 coming soon。
