Relatório de inteligência

Ricursive lança Ripple-65B e diz ter o melhor modelo aberto dos EUA em código

O laboratório de IA para design de chips afirma que seu modelo denso superou rivais abertos americanos bem maiores no TerminalBench 2.1 e custou US$ 32 milhões para ser criado do zero.

INSIGHTEX Editorial Desk

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Ricursive lança Ripple-65B e diz ter o melhor modelo aberto dos EUA em códigoRelatório de inteligência

O que aconteceu

A Ricursive Intelligence, laboratório que desenvolve IA integrando hardware, software e modelos, lançou o Ripple-65B Preview, um modelo de linguagem de pesos abertos treinado do zero, segundo informou a própria Ricursive. A empresa o descreve como uma versão de uso geral de um modelo proprietário que alimenta sua plataforma de design de chips com IA. O pré-treinamento usou 12 trilhões de tokens, e o modelo lida com contexto de até 1 milhão de tokens.

No TerminalBench 2.1, o modelo marcou 80,52, o que a empresa afirma ser o melhor resultado entre todos os modelos de pesos abertos dos EUA. A Ricursive o comparou com sistemas abertos americanos maiores: o Reflection Beam 501B obteve 80,1, o Meta Muse Spark Open 816B chegou a 76,4, enquanto o NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B registrou 56,4 e o Thinking Machines Inkling 975B alcançou 63,8. O modelo pode ser acessado pela OpenRouter, Hugging Face, GMI Cloud e Together AI, com a Fireworks prevista para ainda hoje.

A Ricursive estimou o custo total de desenvolvimento em US$ 32 milhões, cobrindo toda a P&D feita do zero, e calculou que isso equivale a cerca de um décimo do custo do líder anterior entre os modelos abertos. Ela optou por um Transformer denso em vez de Mixture-of-Experts e relatou 40% de MFU durante o treinamento. A empresa disse que chegou a essa pontuação com 1,4 milhão de rollouts de aprendizado por reforço, cerca de 70 vezes menos que o Reflection Beam, e que criou seus próprios dados sintéticos em vez de comprar dados de pós-treinamento.

Contexto

A empresa comparou seu orçamento com os custos divulgados no setor. O CEO da OpenAI, Sam Altman, disse em 2023 que treinar o GPT-4 custou mais de US$ 100 milhões, e Dario Amodei afirmou depois que modelos de fronteira poderiam custar até US$ 1 bilhão, projetando de US$ 10 bilhões a US$ 100 bilhões para o pré-treinamento entre 2026 e 2027. A Ricursive também citou relatos de que a Reflection teria concordado em gastar cerca de US$ 150 milhões por mês em computação usando o SpaceX Colossus.

Perfil na OpenRouter

FonteRicursive

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