Utilisation principale déclarée ou déduite avec prudence de la documentation officielle.
R
RICURSIVE INTELLIGENCE / ricursiveAI/Ripple-65B-Preview-DFlash2
Ripple DFlash2
Modèle auxiliaire BF16 à 4 037 752 064 paramètres et cinq couches pour accélérer Ripple par décodage spéculatif. Il propose des blocs de tokens à partir des états internes du modèle cible, qui les vérifie ensuite. Il exige Ripple-65B Preview ou sa variante NVFP4 et ne fonctionne pas comme assistant indépendant.
01 / RÉSUMÉ
L'essentiel
Capacité d'entrée maximale une fois publiée par la source.
Limite de génération maximale documentée.
Canaux de disponibilité vérifiés.
Famille fonctionnelle principale et spécialités vérifiées.
Conditions déclarées pour l’API, les poids ou l’auto-hébergement.
02 / FICHE TECHNIQUE
Limites et intégration
| ID d’API | ricursiveAI/Ripple-65B-Preview-DFlash2 |
|---|---|
| Type de modèle | Accélération de l’inférence |
| Mode d’accès | Poids ouverts |
| Licence | Apache 2.0 |
| Déploiement | Auto-hébergement |
| Lancement | 04 NOV 2026 |
| Date limite des connaissances | Non publié |
| Entrée | États internes du modèle cible |
| Sortie | Tokens candidats |
| Fenêtre contextuelle | 131 072 positions configurées |
| puissance maximale | Blocs de 16 tokens candidats |
| Raisonnement | Non publié |
| Outils publiés | |
| Sorties structurées | Non publié |
| Traitement par lots | Non publié |
| Cache de prompts | Non publié |
| Ajustement fin | Non publié |
| Plateformes vérifiées | Hugging Face · PyTorch |
Recherche et évaluation sur vos propres données, en conservant la révision exacte des poids, la configuration et les dépendances. Comparez précision, mémoire et latence avant d’intégrer le modèle dans une application.
Les poids excluent les embeddings et la tête de sortie partagés avec la cible. Les 131 072 positions configurées ne sont pas une fenêtre de chat autonome. La validation de l’export utilisait huit H100 et une révision précise de la cible ; elle ne prouve pas la compatibilité avec tout serveur ou version.
03 / CAPACITÉS
Ce qu’il peut faire
Orientation
Recherche et évaluation sur vos propres données, en conservant la révision exacte des poids, la configuration et les dépendances. Comparez précision, mémoire et latence avant d’intégrer le modèle dans une application.
Contexte
131 072 positions configurées · Blocs de 16 tokens candidats
Outils et intégration
Non publié
Accès
Hugging Face · checkpoint téléchargeable
Modalités d’entrée
États internes du modèle cible
04 / TARIFS
Coût documenté
| Concept | Valeur | Unité/état |
|---|---|---|
| Entrée standard | Aucun tarif API officiel publié | Tarif API standard |
| Entrée en cache | Non publié | Lecture de préfixes réutilisés |
| Écriture ou stockage de cache | Non publié | La condition varie selon le fournisseur |
| Sortie standard | Coût de l’infrastructure propre | Peut inclure des tokens de raisonnement |
| Entrée par lots | Non publié | Traitement asynchrone |
| Sortie par lots | Non publié | Traitement asynchrone |
Les poids nécessitent une infrastructure propre. Le coût dépend de la mémoire, de la précision, de la longueur et de la charge. Examinez la licence et le code du runtime avant déploiement. Une mesure publiée ne garantit pas le même coût ni la même vitesse sur un autre équipement.
i Les prix changent et peuvent dépendre du niveau, de la région ou de la durée du contexte. Vérifiez la source avant de prendre une décision.
05 / ÉVALUATIONS
Comment lire les résultats
“
Aucun chiffre public d’accélération n’a été vérifié pour cet artefact exact. La vitesse dépend de l’acceptation des candidats, de la charge et du runtime. Vérifiez que l’échantillonnage spéculatif préserve la distribution de la cible. Les scores de raisonnement ou de code de Ripple ne sont pas transposés à ce brouillon.
i Aucun score chiffré vérifié pour la version exacte.
Inferama ne met en évidence un « meilleur résultat » que lorsque la métrique, l'ensemble de test, la configuration et la date permettent une comparaison équivalente. Les chiffres du fournisseur sont présentés comme des affirmations provenant de sa propre source.
06 / VERSIONS
Chronologie
Ripple DFlash2
Version intégrée au catalogue vérifié d’Inferama.
07 / SOURCES