Ripple-65B Preview. Mały otwarty model na czele testu kodowania

Czym jest Ripple-65B Preview

Ripple-65B Preview to model językowy z otwartymi wagami, czyli plikami, które można pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Ma 65 mld parametrów, 80 warstw i kontekst do 1 mln tokenów, a do wstępnego treningu użyto 12 bln tokenów z dużym udziałem kodu. Według firmy to ogólny wariant modelu, który napędza jej platformę do projektowania chipów. Repozytorium powstało na Hugging Face 4 listopada 2026 roku, a szerzej o premierze napisano 6 listopada.

Autorzy wybrali gęsty Transformer zamiast architektury mixture-of-experts (MoE), w której przy każdym tokenie pracuje tylko część sieci. W Ripple działa zawsze całe 65 mld parametrów. Porównywane modele MoE mają łącznie 501-975 mld parametrów, ale aktywnych tylko 23-55 mld, więc liczba w nazwie modelu słabo oddaje jego faktyczną moc.

Ricursive Intelligence założył duet Anna Goldie i Azalia Mirhoseini, wcześniej związany z Google DeepMind i projektem AlphaChip. Na początku 2026 roku spółka zebrała 300 mln USD przy wycenie 4 mld USD.

Wyniki w testach kodowania

Hasło o najlepszym amerykańskim modelu otwartym dotyczy przede wszystkim Terminal-Bench 2.1, a przewaga nad Reflection Beam wynosi tam 0,4 pkt. Karta modelu pokazuje szerszy obraz. Część wyników konkurentów Ricursive zmierzyło samodzielnie, bo producenci ich nie podali.

• Terminal-Bench 2.1, wyniki deklarowane - Ripple 80,5, Beam 80,1, Muse Spark Open 76,4, Inkling 975B 63,8, Nemotron 3 Ultra 56,4,
• Terminal-Bench 2.1 w zestawie Terminus 2 - Ripple 80,5, Muse Spark Open 78,7, Beam 70,8, Inkling 975B 56,2, Nemotron 3 Ultra 55,1,
• SWE-bench Pro v2.0 Hard - Ripple 79,1, Beam 76,5, Muse Spark Open 72,4, Inkling 975B 39,6, Nemotron 3 Ultra 30,7,
• SWE-bench Verified - Beam 81,6, Muse Spark Open 78,7, Inkling 975B 77,6, Ripple 76,5, Nemotron 3 Ultra 71,9,
• DeepSWE 1.1 - Muse Spark Open 60,0, Ripple 44,3, Beam 43,3, Inkling 975B 1,8, Nemotron 3 Ultra 0,2,
• MCP Atlas - Muse Spark Open 89,2, Beam 80,8, Inkling 975B 76,0, Ripple 71,67, Nemotron 3 Ultra 62,2.

Dlaczego wyniki trzeba czytać ostrożnie

Sama firma przyznaje, że odtworzenie wyników testów agentowych jest trudne, a tabelę nazywa próbą uczciwego porównania. Zauważyliśmy też niespójność w karcie modelu. Autorzy piszą, że w zestawie Terminus 2 wyniki były niższe dla wszystkich modeli poza Muse Spark Open, a mimo to przy Ripple w obu wierszach stoi 80,5 pkt. Rozbieżność pozostaje niewyjaśniona.

Model zamknięty wypada lepiej. Według The Decoder Inkling 2 Small, dostępny tylko przez API, ma 86,3 pkt w SWE-bench Pro v2.0 Hard i 72,1 pkt w DeepSWE 1.1. Ripple wygrywa z nim tym, że można go pobrać i uruchomić u siebie.

Cena, koszt treningu i wymagania sprzętowe

Na OpenRouter stawki wynoszą 0,20 USD za milion tokenów wejściowych i 0,60 USD za milion wyjściowych, czyli ok. 0,79 zł i 2,36 zł bez ewentualnego VAT. Model oferują też Together AI, GMI Cloud i Fireworks. Dla porównania Inkling 2 Small kosztuje 0,30 USD i 1 USD.

Kwota 32 mln USD (ok. 125,8 mln zł) ma obejmować cały projekt od zera, także dane syntetyczne, ewaluacje i usuwanie błędów. Ricursive twierdzi, że to jedna dziesiąta kosztu Reflection Beam, ale to jego własny szacunek oparty na doniesieniach o wydatkach konkurenta. Przeliczenia według kursu średniego NBP z 6 listopada 2026 roku (1 USD = 3,9321 zł).

Według producenta model mieści się na sprzęcie klasy NVIDIA DGX Spark, zwłaszcza w wersji NVFP4 w osobnym repozytorium. Na dwóch układach B200 osiąga 250 tokenów na sekundę. Dokładnego zapotrzebowania na pamięć karta modelu nie podaje.

Ograniczenia i niewiadome

To wersja Preview, a trening końcowy był stosunkowo lekki i skupiony na kodowaniu oraz zadaniach agentowych. Karta modelu nie wymienia obsługiwanych języków, a korpus jest w przeważającej części angielski. Jakości odpowiedzi po polsku redakcja nie testowała.

W teście odporności FORTRESS Adversarial Ripple ma 83,8 pkt wobec 94,2 pkt Muse Spark Open i 92,1 pkt Beam. Otwarte wagi oznaczają też, że za zabezpieczenia wdrożenia odpowiada firma, która model uruchamia.

Co to oznacza dla polskich firm

Licencja Apache 2.0 pozwala na użycie komercyjne i uruchomienie modelu na serwerach w UE, więc Ripple może zainteresować zespoły, które nie chcą wysyłać kodu poza firmę. Korzystanie z OpenRouter lub innych dostawców to już przekazywanie danych na zewnątrz, dlatego taki test najlepiej prowadzić na niewrażliwym repozytorium.

Niewielki rozmiar i niska cena uzasadniają próbę na własnych zadaniach. Decyzję o wdrożeniu lepiej oprzeć na liczbie poprawnie zamkniętych zgłoszeń w swoim kodzie niż na różnicy 0,4 pkt w jednym teście.