推荐一个新的开源权重编程模型，名叫 Ripple-65B，由 Ricursive Intelligence 打造。它是先为自家 AI 芯片训练出来的，然后才拿通用版本公开。 换言之，它不是"先练好再找地方用"，而是"先有硬件再为硬件训练模型"，和一般模型诞生之路相反。

它有65B 参数，稠密架构，因为 Ricursive 自家的训练和部署体系跑稠密 Transformer 更便利。

12 万亿 token 预训练，支持最高 100 万上下文窗口。

其目标用户是在合规、供应链安全、数据隔离上需要确保模型来源为美guo并能私有化部署的机构单位。

它在TerminalBench 2.1 上拿了 80.52。官方说其是"美guo open-weight 范围内的 SOTA"，这其实就点明了它的真实定位：不是要跟全球化选手竞争，它就是要在当地本土合规市场里打天下。

Ricursive 说 Ripple 的研发、训练耗费了 3200 万美元。重点不是参数规模，而是强调靠合成数据、逐步抬高难度的 RL 配方，搭配 model ladder 策略，将 agentic coding 能力做到"够强但不算贵"也就是说不拼参数量，拼训练效率和性价比。

随着它的问世，美guo本土终于又有了"可开源部署、能做复杂编程代理"的玩家。 在 AI 芯片自主化之路上，模型不是终点，但却是条必经之路。

项目地址：www点ricursive点com/ripple