Ricursive Intelligence, một phòng thí nghiệm AI của Mỹ, vừa phát hành bản xem trước Ripple-65B, mô hình ngôn ngữ mở trọng số (open-weight) với 65 tỷ tham số. Mô hình được huấn luyện trên 12 nghìn tỷ token và hỗ trợ ngữ cảnh dài tới 1 triệu token.

Nhỏ hơn nhưng mạnh hơn

Ripple-65B đạt 80,52 điểm trên benchmark TerminalBench 2.1, thước đo khả năng lập trình theo kiểu agent. Con số này vượt nhiều mô hình lớn gấp khoảng 8 đến 13 lần như Reflection Beam 501B (80,1), Meta Muse Spark Open 816B (76,4) hay NVIDIA (NVDA) Nemotron 3 Ultra 550B (56,4). Nói dễ hiểu, một chiếc xe nhỏ gọn nhưng chạy nhanh hơn nhiều xe tải cỡ lớn.

Chi phí bằng một phần mười

Điểm đáng chú ý nhất là chi phí. Theo Ricursive, toàn bộ quá trình nghiên cứu và huấn luyện chỉ tốn 32 triệu USD, bằng khoảng một phần mười mô hình open-weight tốt nhất trước đó. Trong khi đó, các mô hình hàng đầu thường tốn từ hàng trăm triệu đến hàng tỷ USD. Nhóm cũng dùng số lượt rollout ít hơn khoảng 70 lần khi huấn luyện bằng reinforcement learning.

Chạy được trên máy cá nhân

Nhờ kích thước gọn, Ripple có thể chạy trên thiết bị cục bộ như NVIDIA DGX Spark. Mô hình đã có trên Hugging Face, Together AI, GMI Cloud và OpenRouter. Với các startup và lập trình viên, đây là cơ hội dùng AI mạnh mà không phụ thuộc hạ tầng đắt đỏ.