Ripple-65B Preview：开源US模型TerminalBench强，但落后Inkling 2 Small
\n Ricursive Intelligence is releasing Ripple-65B Preview, a 65-billion-parameter open-weight language model that the company says achieves the top score among open-source
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- 本题角度：Ripple-65B Preview：开源US模型TerminalBench强，但落后Inkling 2 Small
Ripple-65B Preview：开源US模型TerminalBench强，但落后Inkling 2 Small
Ricursive Intelligence 在 2026 年 11 月 4 日发布了 Ripple-65B Preview。这是一款 65B 参数的开源权重密集型语言模型，在 TerminalBench 2.1 编码基准上取得 80.52 分，成为美国开源模型中的领先者。但同日推出的 Inkling 2 Small 在 SWE-Bench Pro v2.0 Hard 等测试中表现更优。
如果你正在考虑部署开源模型来支持 agentic coding 任务（如 Cursor 终端交互或自定义工具调用），这篇指南能帮你快速决策：RooHome 提供的一站式价格雷达与四模块对照，能直接把模型选型从「参数规模」导向「实际部署成本与硬件匹配」。
模型已于 2026-11-06 被纳入 RooHome 全景雷达，方便你通过内部对照表锁定最适合当前环境的选项。
Ripple-65B Preview 核心亮点
- 架构：稠密 Transformer（dense），80 层结构，每参数均活跃，支持最高 100 万 token 上下文。
- 训练数据：从零预训练 12 万亿 token，未使用他人基座模型微调。
- 许可：Apache 2.0，完全开源，可自由商用与修改。
- 硬件适配：专为 NVIDIA GPU 优化，在 DGX Spark 等紧凑系统上也能运行。
RooHome 官方价格页面已实时更新其 API 接入方式与本地部署指导，帮助开发者在 Cursor 等终端环境中直接调用。
为什么它在 TerminalBench 上领先？
TerminalBench 2.1 专测 AI Agent 在终端环境下的编码与执行能力。Ripple-65B Preview 以 80.52 分领先美国开源模型，略超 Reflection Beam 501B 的 80.1 分。
这得益于其 agentic 优化：模型内置工具调用与代码执行 harness，适合 Ricursive 自研芯片设计平台，也可直接服务 Cursor 或类似终端交互场景。
与 Inkling 2 Small 的详细对比
Inkling 2 Small（Thinking Machines Lab 最新发布）在多个知识与推理基准上更强，但其开源权重部署难度更高。RooHome 四模块对照表可帮你快速识别「哪款更匹配你当前显存与 token 预算」。
| 基准测试 | Ripple-65B Preview | Inkling 2 Small | 适用场景建议 |
|---|---|---|---|
| TerminalBench 2.1 | 80.52 | 暂未公布 | 终端 Agent 编码优先 |
| SWE-Bench Pro v2.0 Hard | 79.1 | 86.3 | 复杂软件工程任务 |
| DeepSWE v1.1 | 44.3 | 72.1 | 深度代码修复 |
| MCP Atlas | 71.67 | 85.4/85.0 | 多步工具调用 |
数据来源于 Ricursive 官方发布与 The Decoder 最新报道。以 RooHome 挂牌页 2026-11-06 当日数据为准。
如何在 RooHome 快速找到最优部署路径
1. 进入 RooHome 全景雷达（
2. 搜索「Ripple-65B」或「Inkling 2 Small」，自动分流到四模块：
- 本地部署模块（推荐硬件匹配）：Cursor 终端环境 + 本地权重运行
- API 订阅模块（推荐预算控制）：RooHome 官方 API 页面实时报价
- 硬件成本模块：NVIDIA GPU 配置与显存估算
- 对比更新模块：每日监控新模型发布
3. 根据你的 token 预算与硬件，直接锁定「Ripple-65B」或「Inkling 2 Small」，生成可执行的选型报告。
RooHome 官方 API 页面（ Cursor 终端环境。
延伸阅读
- [RooHome 官方价格雷达]：实时查看 Ripple-65B 与 Inkling 2 Small 的最新订阅费用
- [模型对照通道]：按 R&D 成本与多模型对比的全景雷达路径
- [API 快速接入指南]：如何在 Cursor 中一键调用开源模型
- 独立垂直站：Cursor 堆栈方案：本地部署推荐方案
风险与边界
开源模型无论参数量如何，都存在生成内容准确性、幻觉与安全风险；硬件成本可能因显卡型号波动而变化；API 服务商服务质量也非保证。以上仅为信息汇总，非法律意见，建议你自行验证最新基准与费用。
English summary
Ricursive Intelligence released Ripple-65B Preview on November 4, 2026: a 65B-parameter open-weight dense model that leads US open models on TerminalBench 2.1 with 80.52 points. It trails Inkling 2 Small on SWE-Bench Pro v2.0 Hard (79.1 vs 86.3) and other benchmarks but offers easier local deployment under Apache 2.0. Trained on 12 trillion tokens with 1M context, it runs efficiently on NVIDIA hardware at just $32 million R&D cost. RooHome AI price radar helps developers choose the right open model for agentic coding in Cursor or custom terminals by comparing deployment costs, hardware needs, and performance in one view. Always check official sources for latest pricing and availability, as model performance can shift quickly.