重要ポイント
- 米新興Ricursive Intelligenceが2026年11月6日、オープンウェイトモデル「Ripple-65B Preview」を公開
- パラメータ数は約650億、12兆トークンで事前学習し、最大100万トークンのコンテキスト長に対応
- コーディング系ベンチマーク「Terminal-Bench 2.1」で80.52点を記録し、米国製オープンウェイトモデルで最高水準と説明
- 開発費は総額約3200万ドルで、従来の最高性能モデルの約10分の1のコストという(同社の推計)
- Hugging Faceから無料で入手可能。Together AIやOpenRouterなどのAPIサービスからも利用できる
概要
米国のAI新興企業Ricursive Intelligenceは2026年11月6日、オープンウェイト(重みを公開した)の大規模言語モデル「Ripple-65B Preview」を公開しました。同社はAIを使った半導体設計や、AIが自らの性能を段階的に高めていく「再帰的自己改善」を手がけるパロアルトの企業で、創業メンバーはGoogleのAIチップ設計プロジェクト「AlphaChip」に関わっていたとされています。Ripple-65Bは、同社が自社のチップ設計プラットフォームで使っている非公開モデルを、コーディング作業全般に使える汎用モデルとして公開したものです。
詳細
モデルの仕組みと性能
Ripple-65B Previewは、約650億パラメータの高密度(dense)なTransformerモデルです。公開情報によると、d_model(内部表現の次元数)は5120、層数は80という構成になっています。12兆トークンの事前学習データを使い、コンテキスト長は最大100万トークンに対応します。
Ricursiveは、ソフトウェア開発タスクの遂行能力を測るベンチマーク「Terminal-Bench 2.1」で80.52点を記録したと発表しました。この数値は、比較対象として挙げられた大型モデル群である「Reflection Beam」(501Bパラメータ、80.1点)、Metaの「Muse Spark Open」(816Bパラメータ、76.4点)、Thinking Machinesの「Inkling」(975Bパラメータ、63.8点)などを上回っており、同社は米国製オープンウェイトモデルの中で最高水準だとしています。
開発コストの主張
Ricursiveは、Ripple-65Bの事前学習からデータ整備、事後学習までを含めた開発費の総額が約3200万ドルだったと説明しています。同社はこれを、エージェント型コーディング分野でこれまで最高性能だったオープンウェイトモデルの開発費の約10分の1にあたるとしています。ただし、この比較は同社自身による推計であり、第三者機関による検証は確認されていません。
利用方法
モデルの重みはHugging Faceから無料でダウンロードできます。また、Together AI、GMI Cloud、OpenRouterといったAPIサービス経由でも利用可能で、Fireworksでの提供も予定されているとのことです。パラメータ数が65Bと比較的小さいため、量子化などを行えばワークステーション級のパソコンでローカル実行できる可能性もあるとみられます。
注意点
現在公表されているベンチマーク結果は、いずれもRicursive自身が実施したテストに基づくものです。ライセンスの詳細についても、公式発表の中で明示されていない部分があります。利用を検討する場合は、配布元であるHugging Faceや各APIサービスの最新の利用条件を確認することをおすすめします。
出典
- Ripple-65B Preview(Ricursive Intelligence公式発表、2026年11月6日)
- 米新興Ricursiveのオープンウェイトモデルに関する記事(GIGAZINE、2026年11月8日)
