리커시브, 650억 매개변수 AI 모델 공개…코딩 평가 80.52점
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핵심 포인트
- 리커시브 인텔리전스가 공개 가중치 모델 Ripple-65B Preview를 선보였다.
- 회사가 밝힌 Terminal-Bench 2.1 점수는 80.52점으로, 비교 대상인 5010억 매개변수 모델의 점수를 웃돌았다.
- 리커시브 인텔리전스(Ricursive Intelligence)가 매개변수 650억 개의 공개 가중치 AI 모델 Ripple-65B Preview를 공개했다.
본문
리커시브 인텔리전스가 공개 가중치 모델 Ripple-65B Preview를 선보였다. 회사가 밝힌 Terminal-Bench 2.1 점수는 80.52점으로, 비교 대상인 5010억 매개변수 모델의 점수를 웃돌았다. 리커시브 인텔리전스(Ricursive Intelligence)가 매개변수 650억 개의 공개 가중치 AI 모델 Ripple-65B Preview를 공개했다. 회사가 밝힌 Terminal-Bench 2.1 점수는 80.52점으로, 5010억 매개변수 모델 Reflection Beam 501B의 80.1점보다 높다. 리커시브 인텔리전스는 발표문에서 새 모델을 자체 AI 칩 설계 플랫폼에 쓰이는 비공개 모델의 범용 버전이라고 설명했다. 리커시브 인텔리전스가 제시한 Terminal-Bench 2.1 점수는 80.52점이다.
회사가 비교한 Reflection Beam 501B의 점수는 80.1점으로, Ripple-65B Preview가 0.42점 높았다.
리커시브 인텔리전스는 모델 카드에서 일부 경쟁 모델의 공식 점수가 없는 평가 항목에는 자체 측정치를 넣었다고 밝혔다. 모델 카드의 SWE-bench Verified 점수는 Ripple-65B Preview가 76.5점, Beam 501B가 81.6점이었다. 리커시브 인텔리전스는 사전학습 실험과 데이터 구성, 평가, 후속 학습, 최종 학습을 포함한 연구개발비가 3200만 달러(약 430억원)였다고 밝혔다. OpenRouter 페이지는 API 문맥 길이를 1만6384토큰으로 표시해 모델 자체의 최대 문맥 길이 약 100만 토큰과 차이가 있다. Together AI 모델 페이지는 서버리스 API 제공 상태를 ‘출시 예정’으로 안내하고 있다.