Primäre Verwendung angegeben oder vorsichtig aus offizieller Dokumentation abgeleitet.
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RICURSIVE INTELLIGENCE / ricursiveAI/Ripple-65B-Preview-DFlash2
Ripple DFlash2
BF16-Hilfsmodell mit 4.037.752.064 Parametern und fünf Schichten zur Beschleunigung von Ripple durch spekulative Decodierung. Es schlägt Token-Blöcke anhand interner Zustände des Zielmodells vor, das sie anschließend prüft. Es benötigt Ripple-65B Preview oder NVFP4 und funktioniert nicht als unabhängiger Assistent.
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-Preview-DFlash2 |
|---|---|
| Modelltyp | Inferenzbeschleunigung |
| Zugangsmodell | Offene Gewichte |
| Lizenz | Apache 2.0 |
| Einsatz | Selbst gehostet |
| Veröffentlichung | 04 NOV 2026 |
| Wissensstichtag | Nicht veröffentlicht |
| Eingang | Interne Zustände des Zielmodells |
| Ausfahrt | Token-Kandidaten |
| Kontextfenster | 131.072 konfigurierte Positionen |
| maximale Leistung | Blöcke mit 16 Token-Kandidaten |
| 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 Gewichte enthalten nicht die mit dem Ziel geteilten Embeddings und den Ausgabekopf. 131.072 konfigurierte Positionen sind kein eigenständiges Chatfenster. Die Exportvalidierung nutzte acht H100 und eine bestimmte Zielrevision; sie belegt keine Kompatibilität mit beliebigen Servern oder Versionen.
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
131.072 konfigurierte Positionen · Blöcke mit 16 Token-Kandidaten
Tools und Integration
Nicht veröffentlicht
Zugang
Hugging Face · herunterladbarer Checkpoint
Eingabemodalitäten
Interne Zustände des Zielmodells
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
“
Ein öffentlicher Beschleunigungswert für dieses genaue Artefakt wurde nicht verifiziert. Geschwindigkeit hängt von Kandidatenannahme, Last und Runtime ab. Es ist zu prüfen, ob spekulatives Sampling die Verteilung des Zielmodells erhält. Ripples Reasoning- und Codewerte werden nicht auf dieses Entwurfsmodell übertragen.
i Kein verifizierter Zahlenwert für die genaue Version.
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 DFlash2
In den verifizierten Katalog von Inferama aufgenommene Version.
07 / QUELLEN