Ripple-65B オープンウェイト公開：AlphaChip の開発者によるコーディングモデル

11月4日、Ricursive Intelligence は同社初の公開モデル Ripple-65B Preview をリリースしました。Ripple-65B はオープンウェイトで、重みは Hugging Face で Apache 2.0 ライセンスのもと公開されています。パラメータ数は 650 億、エージェントによるプログラミング向けに作られ、Ricursive によれば Terminal-Bench 2.1 で 80.5 点を記録しています。

オープンウェイトの Ripple-65B とは？

密な（dense）言語モデルで、MoE（mixture-of-experts）ではありません。つまり、トークンごとに 650 億パラメータすべてが動きます。Ricursive はゼロから 12 兆トークン（主に英語のテキストとコード）で学習させ、コンテキストウィンドウは最大 100 万トークンです。

面白いのは、Ricursive が典型的なチャットボット研究所ではないことです。同社はチップ設計のための AI プラットフォームを開発しており、創業者は AlphaChip を生んだ Anna Goldie 氏と Azalia Mirhoseini 氏です。発表では Ripple を「general-purpose variant」、つまり同社のチップ設計プラットフォームを支えるクローズドモデルの汎用版と位置づけています。

（Recursive Flint と混同しないようにしましょう。名前はほぼ同じに聞こえますが、別の会社の別のモデルです ;)）

Ripple-65B で何ができる？

モデルカードによると、ポストトレーニングはエージェント型プログラミングに重点を置いています。Ricursive が公表した主な結果は次のとおりです。

1. Terminal-Bench 2.1 で 80.5 点。モデルがターミナルでタスクをこなすテストです。発表では、米国のオープンウェイトモデルの中で「state-of-the-art」だとしています。
2. SWE-bench Verified で 76.5%、SWE-bench Pro v1.0 で 61.42%。実際のリポジトリの Issue を修正するテストです。
3. GPQA Diamond で 85.2%（博士レベルの科学問題）、AIME 2026 で 95.0%（数学）。
4. MCP Atlas で 71.67%。MCP 経由のツール利用を測るテストです。

これらの数字は割り引いて受け止めましょう。モデルカードには、多くの結果が Ricursive 独自のハーネスで測定されたものだと書かれており、Preview 版全体についてもポストトレーニングは「relatively light」、つまりかなり軽めだと説明されています。独立した測定はまだありません。

なぜ話題になっているのか？

第一に、サイズです。650 億パラメータは、エージェント型プログラミングのトップを狙うモデルとしては小さく、発表によれば「run efficiently on local devices such as NVIDIA DGX Spark」とのこと。ローカル実行用に、量子化済みの NVFP4 チェックポイントと Colab ノートブックが用意されています。

第二に、コストです。発表によると、Ripple-65B Preview の開発と学習にかかった費用は全体で 3,200 万ドル。Terminal-Bench の結果に必要だった RL（強化学習）のロールアウトは 140 万回にとどまります。

第三に、アーキテクチャです。モデルは「細くて深い」構成（80 層、d_model 5120）で、一般的な Llama 型の構造ではなく、Gemma 3N に近い gated attention や value residuals などの手法を採用しています。モデルカードによれば、この変更で学習の安定性が向上しました。

Hacker News ではリリースの投稿がトップページに載り、数時間で 140 ポイント以上を集めました。

Ripple-65B を試すには？

方法はいくつかあります。

1. ローカルで：BF16 の重み、NVFP4 版、ベースモデルが Hugging Face にあります。自分のハードウェアでモデルを動かすのが初めてなら、AI をローカルで動かす方法のガイドが役立ちます。
2. API で：Together AI、GMI Cloud、OpenRouter で利用でき、Fireworks も近く追加予定です。OpenRouter での料金は入力 100 万トークンあたり 0.20 ドル、出力 100 万トークンあたり 0.60 ドルです （プロバイダーのコンテキスト上限を確認してください。OpenRouter では現在 100 万ではなく 1.6 万トークンです）。

モデルカードによると、B200 2 枚で約毎秒 250 トークン（バッチ 8）を生成します。量子化や独自カーネルなしでの数字です。

注意すべき点は？

まず、Preview であること。Ricursive は正式版の時期を明らかにしていません。発表では「as we scale toward the frontier」に登場する予定の機能に触れているだけです。

次に、言語です。事前学習は主に英語とコードで行われたため、日本語ではターミナルでの作業ほどうまくいかない可能性があります。

Reflection Beam や Kimi K3.1 Pro に続き、ここ数週間でまた強力なオープンウェイトモデルが登場しました。ただし今回は、机の上に置けるバージョンがあります。

FAQ

Ripple-65B は無料ですか？

はい。重みは Apache 2.0 ライセンスで公開されているので、ダウンロードして商用利用もできます。かかるのはハードウェアと電気代、またはプロバイダーの API 料金だけです。

Ripple-65B を作ったのは誰ですか？

Ricursive Intelligence です。パロアルトを拠点にチップ設計向け AI プラットフォームを開発する会社で、Anna Goldie 氏と Azalia Mirhoseini 氏が創業しました。

Ripple-65B は MoE モデルですか？

いいえ。650 億パラメータの密なモデルで、トークンごとにすべてのパラメータが動きます。