참고X
Ricursive Intelligence, 신규 오픈 가중치 모델 'Ripple-65B' 공개
Dense 구조로 65B 파라미터 전부를 활용해 Terminal-Bench 2.1에서 SOTA 기록. 1M 토큰 컨텍스트 지원.
요약
Ricursive Intelligence가 오픈 웨이트 AI 모델인 Ripple-65B Preview를 공개했다. 이 모델은 Terminal-Bench 2.1에서 80.5%를 기록하며, 더 큰 규모인 Reflection의 Beam-501B(80.1%)를 근소하게 앞서는 성능을 보였다. 특히 Ripple은 모든 65B 파라미터를 작업에 활용하는 반면, Beam은 501B 파라미터 중 23B만을 활성화한다는 차이점이 있다. 12조 개의 토큰으로 사전 학습된 Ripple은 3,200만 달러의 컴퓨팅 예산이 투입되었으며, 최대 100만 토큰의 컨텍스트를 지원한다. 해당 모델은 Apache 2.0 라이선스로 배포되어 누구나 사용할 수 있다.
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원문 제목 @kimmonismus: Ok, *this is impressive*: Ricursive Intelligence just released Ripple-65B Preview, an open-weight AI model that it says outperform
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