Nathan Lambert 评 Ripple-65B：小团队也能做出扎实模型
Love this scrappy project. Hoping more US labs follow suit, showing they can also make solid models with small focused teams. This also intellectually follows o
Nathan Lambert 评论 Ricursive Intelligence 发布的 Ripple-65B Preview，称这是一个有冲劲的项目，希望更多美国实验室效仿，用小而专注的团队做出扎实模型。他指出该模型在思路上延续了 olmo 系列，看到自己参与的项目被放大很有意义。被引推文称 Ripple-65B 是从零预训练的 65B 稠密大语言模型，在美国开放权重模型的智能体编码任务上超过 Muse Spark Open-816B、Beam-501B、Inkling-975B 和 Nemotron 3 Ultra-550B 等更大模型。
查看原帖今天我们发布 Ripple-65B Preview，这是我们从头预训练的 65B 稠密大语言模型。 Ripple 在美国开放权重模型的智能体编码任务上树立了新的最先进水平，显著超越了包括 Muse Spark Open-816B、Beam-501B、Inkling-975B 和 Nemotron 3 Ultra-550B 在内的更大模型。 了解更多：https://t.co/Pe04ZKhkE9
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Today we release Ripple-65B Preview, our 65B dense LLM we pretrained from scratch. Ripple sets a new state-of-the-art for U.S. open-weight models in agentic coding tasks, surpassing significantly larger models including Muse Spark Open-816B, Beam-501B, Inkling-975B, and Nemotron 3 Ultra-550B. Learn more: https://t.co/Pe04ZKhkE9
正文 · AI 翻译
很喜欢这个有冲劲的项目。希望更多美国实验室效仿，展示他们也能用小而专注的团队做出扎实的模型。这在思路上也延续了 olmo 系列，所以看到我们的小宝贝被放大后的样子，真是太酷了。