Uso principal declarado o inferido con cautela desde la documentación oficial.
R
RICURSIVE INTELLIGENCE / ricursiveAI/Ripple-65B-Preview-DFlash2
Ripple DFlash2
Modelo auxiliar BF16 de 4.037.752.064 parámetros y cinco capas para acelerar Ripple mediante decodificación especulativa. Propone bloques de tokens a partir de estados internos del modelo objetivo, que después los verifica. Requiere Ripple-65B Preview o su variante NVFP4 y no funciona como asistente independiente.
01 / RESUMEN
Lo esencial
Capacidad máxima de entrada cuando la fuente la publica.
Límite máximo de generación documentado.
Canales de disponibilidad verificados.
Familia funcional principal y especialidades verificadas.
Condiciones declaradas para API, pesos o despliegue propio.
02 / FICHA TÉCNICA
Límites e integración
| ID de API | ricursiveAI/Ripple-65B-Preview-DFlash2 |
|---|---|
| Tipo de modelo | Aceleración de inferencia |
| Modelo de acceso | Pesos abiertos |
| Licencia | Apache 2.0 |
| Despliegue | Despliegue propio |
| Lanzamiento | 04 NOV 2026 |
| Corte de conocimiento | No publicado |
| Entrada | Estados internos del modelo objetivo |
| Salida | Tokens candidatos |
| Ventana de contexto | 131.072 posiciones configuradas |
| Salida máxima | Bloques de 16 tokens candidatos |
| Razonamiento | No publicado |
| Herramientas publicadas | |
| Salidas estructuradas | No publicado |
| Procesamiento por lotes | No publicado |
| Caché de prompts | No publicado |
| Ajuste fino | No publicado |
| Plataformas verificadas | Hugging Face · PyTorch |
Investigación y evaluación con datos propios, conservando la revisión exacta de pesos, configuración y dependencias. Compara precisión, memoria y latencia antes de integrar el modelo en una aplicación.
Los pesos excluyen los embeddings y la cabeza de salida compartidos con el objetivo. Las 131.072 posiciones de configuración no son una ventana de chat autónoma. La validación del exportador utilizó ocho H100 y una revisión concreta del objetivo; no demuestra compatibilidad con cualquier servidor o versión.
03 / CAPACIDADES
Qué puede hacer
Orientación
Investigación y evaluación con datos propios, conservando la revisión exacta de pesos, configuración y dependencias. Compara precisión, memoria y latencia antes de integrar el modelo en una aplicación.
Contexto
131.072 posiciones configuradas · Bloques de 16 tokens candidatos
Herramientas e integración
No publicado
Acceso
Hugging Face · checkpoint descargable
Modalidades de entrada
Estados internos del modelo objetivo
04 / PRECIOS
Coste documentado
| Concepto | Valor | Unidad / condición |
|---|---|---|
| Entrada estándar | Sin tarifa API oficial publicada | Tarifa estándar de API |
| Entrada en caché | No publicado | Lectura de prefijos reutilizados |
| Escritura o almacenamiento de caché | No publicado | La condición varía según proveedor |
| Salida estándar | Coste de infraestructura propia | Puede incluir tokens de razonamiento |
| Entrada por lotes | No publicado | Procesamiento asíncrono |
| Salida por lotes | No publicado | Procesamiento asíncrono |
Los pesos requieren infraestructura propia. El coste depende de memoria, precisión, longitud y carga. Revisa la licencia y el código del runtime antes de desplegar. Una cifra de rendimiento publicada no garantiza el mismo coste ni velocidad en otro equipo.
i Los precios cambian y pueden depender del nivel, la región o la longitud del contexto. Revisa la fuente antes de tomar una decisión.
05 / EVALUACIONES
Cómo leer los resultados
“
No se ha verificado una cifra pública de aceleración para este artefacto exacto. La velocidad depende de aceptación de candidatos, carga y runtime. Hay que comprobar que el muestreo especulativo mantiene la distribución del modelo objetivo. No se le transfieren las puntuaciones de razonamiento o código de Ripple.
i Sin puntuación numérica verificada para la versión exacta.
Inferama solo destaca un «mejor resultado» cuando la métrica, el conjunto de prueba, la configuración y la fecha permiten una comparación equivalente. Las cifras del proveedor se presentan como afirmaciones de su propia fuente.
06 / VERSIONES
Cronología
Ripple DFlash2
Versión incorporada al catálogo verificado de Inferama.
07 / FUENTES