Primäre Verwendung angegeben oder vorsichtig aus offizieller Dokumentation abgeleitet.
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RICURSIVE INTELLIGENCE / ricursiveAI/Ripple-65B-Base-Preview
Ripple-65B Base Preview
Basischeckpoint der Ripple-Familie mit 65 Milliarden Parametern aus der Veröffentlichung vom 4. November. Er umfasst das Vortraining mit 12 Billionen Tokens ohne spätere Anpassung an Anweisungen oder langen Kontext. Er dient als Ausgangspunkt für Forschung und weiteres Training.
01 / ZUSAMMENFASSUNG
Das Wesentliche
Maximale Eingabekapazität bei Veröffentlichung durch die Quelle.
Dokumentierte maximale Erzeugungsgrenze.
Verifizierte Verfügbarkeitskanäle.
Primäre Funktionsfamilie und verifizierte Spezialisierungen.
Deklarierte Bedingungen für API, Gewichte oder Self-Hosting.
02 / TECHNISCHES DATENBLATT
Limits und Integration
| API-ID | ricursiveAI/Ripple-65B-Base-Preview |
|---|---|
| Modelltyp | Text und Begründung |
| Zugangsmodell | Offene Gewichte |
| Lizenz | Apache 2.0 |
| Einsatz | Selbst gehostet |
| Veröffentlichung | 04 NOV 2026 |
| Wissensstichtag | Nicht veröffentlicht |
| Eingang | Text |
| Ausfahrt | Text |
| Kontextfenster | Vortraining bei 8K; nutzbare Langkontextfähigkeit nicht verifiziert |
| maximale Leistung | Nicht veröffentlicht |
| Schlussfolgern | Nicht veröffentlicht |
| Veröffentlichte Tools | |
| Strukturierte Ausflüge | Nicht veröffentlicht |
| Stapelverarbeitung | Nicht veröffentlicht |
| Prompt-Cache | Nicht veröffentlicht |
| Feinabstimmung | Nicht veröffentlicht |
| Verifizierte Plattformen | Hugging Face · PyTorch |
Forschung und Bewertung mit eigenen Daten unter Beibehaltung der genauen Gewichtsrevision, Konfiguration und Abhängigkeiten. Genauigkeit, Speicherbedarf und Latenz vor der Integration in eine Anwendung vergleichen.
Die Konfiguration nennt bis zu 2.097.152 Positionen, belegt aber keine nutzbare Fähigkeit bei dieser Länge im Basischeckpoint. Das Vortraining nutzt 8K-Sequenzen. Der 1M-Kontext und die Agentenergebnisse des nachtrainierten Assistenten werden nicht übertragen. Es ist kein direkter Ersatz für ein anweisungstrainiertes Chatmodell.
03 / FÄHIGKEITEN
Was es kann
Orientierung
Forschung und Bewertung mit eigenen Daten unter Beibehaltung der genauen Gewichtsrevision, Konfiguration und Abhängigkeiten. Genauigkeit, Speicherbedarf und Latenz vor der Integration in eine Anwendung vergleichen.
Kontext
Vortraining bei 8K; nutzbare Langkontextfähigkeit nicht verifiziert · Nicht veröffentlicht
Tools und Integration
Nicht veröffentlicht
Zugang
Hugging Face · herunterladbarer Checkpoint
Eingabemodalitäten
Text
04 / PREISE
Dokumentierte Kosten
| Konzept | Wert | Einheit/Zustand |
|---|---|---|
| Standardeingabe | Kein offizieller API-Preis veröffentlicht | Standardtarif der API |
| Eingabe aus dem Cache | Nicht veröffentlicht | Lesen wiederverwendeter Präfixe |
| Schreiben oder Speichern im Cache | Nicht veröffentlicht | Die Bedingung variiert je nach Anbieter |
| Standardausgabe | Kosten der eigenen Infrastruktur | Kann Reasoning-Tokens enthalten |
| Batch-Eingabe | Nicht veröffentlicht | Asynchrone Verarbeitung |
| Batch-Ausgabe | Nicht veröffentlicht | Asynchrone Verarbeitung |
Die Gewichte benötigen eigene Infrastruktur. Die Kosten hängen von Speicher, Präzision, Länge und Last ab. Lizenz und Runtime-Code vor der Bereitstellung prüfen. Ein veröffentlichter Leistungswert garantiert keine gleichen Kosten oder Geschwindigkeiten auf anderer Hardware.
i Die Preise ändern sich und können von Level, Region oder Kontextlänge abhängen. Überprüfen Sie die Quelle, bevor Sie eine Entscheidung treffen.
05 / BEWERTUNGEN
So lesen Sie die Ergebnisse
“
Die eigene Tabelle des Basismodells nennt 83,7 bei MMLU mit fünf Beispielen und Multiple-Choice-Genauigkeit. Diese Konfiguration bleibt erhalten, die Ergebnisse werden nicht mit denen des Assistenten vermischt. Bewertungen von Gesprächen, Werkzeugen und Einsatzgebiet bleiben erforderlich.
| Benchmark | Ergebnis | Metrik | Quelle |
|---|---|---|---|
| MMLU (base, 5-shot MC) | 83,7 / 100 | Punktzahl | Quelle öffnen ↗ |
Inferama hebt nur dann ein „bestes Ergebnis“ hervor, wenn Metrik, Testsatz, Konfiguration und Datum einen gleichwertigen Vergleich ermöglichen. Die Zahlen des Lieferanten werden als Angaben aus eigener Quelle dargestellt.
06 / VERSIONEN
Chronologie
Ripple-65B Base Preview
In den verifizierten Katalog von Inferama aufgenommene Version.
07 / QUELLEN