Ripple-65B Preview: أوزان Apache 2.0، وادعاء سياق مليون رمز، وواجهة API بسعة 16K

Ripple-65B Preview، الذي أطلقته Ricursive Intelligence في 4 نوفمبر 2026، هو منتجان مختلفان حسب طريقة وصولك إليه. يبلغ حجم التنزيل 129.6 غيغابايت من أوزان Apache 2.0 التي تعلن بطاقة نموذجها عن سياق "يصل إلى 1M" من الرموز. أول نقطة نهاية تجارية تحمل نقطة التفتيش نفسها تعلن 16,384. يصف كلا الرقمين النموذج نفسه، والمسافة بينهما هي أكثر ما يفيد المطوّر معرفته عن هذا الإصدار قبل أن ينفق يومًا عليه.

العنوان الرئيسي للمختبر أضيق نطاقاً مما يوحي به منشور الإطلاق، وأكثر إثارة للاهتمام مما لاحظته التغطية حتى الآن. تزعم Ricursive أنها حققت أفضل أداء أمريكي مفتوح الأوزان على مستوى العالم في البرمجة الوكيلية — 80.52 على Terminal-Bench 2.1 — انطلاقاً من نموذج بحجم 65B كثيف دُرّب بتكلفة مُبلّغ عنها تبلغ 32 مليون دولار. هذا ادعاء حقيقي بشأن منتج حقيقي: الأوزان قابلة للتنزيل، وغير مقيّدة، ومرخّصة للاستخدام التجاري دون اتفاق تفاوضي. وهو أيضاً، حتى 5 نوفمبر، مُبلّغ عنه بالكامل من المورّد. ليس لدى Artificial Analysis أي إدخال لهذا النموذج.

ما الذي وصل فعليًا إلى Hugging Face

نُشرت أربعة مستودعات في 4 نوفمبر، والاختلافات بينها مهمة لأنها تغيّر العتاد الذي تحتاجه:

• Ripple-65B Preview — نقطة تحقق BF16 مضبوطة بالتعليمات، و16 جزءًا من safetensors بإجمالي 129.57 GB، برخصة Apache 2.0، وغير مقيّدة.

• Ripple-65B Preview NVFP4 — نسخة تجريبية 4-بت بحجم 57.22 GB موزعة على 6 شاردات، تُكمّم طبقات MLP مع إبقاء الانتباه بصيغة BF16.

• Ripple-65B Base Preview — نقطة حفظ للتدريب المسبق فقط، دون تدريب متوسط، ودون بيانات أسئلة وأجوبة اصطناعية، وأيضًا 129.57 GB.

• Ripple-65B Preview DFlash2 — نموذج مسودة بحجم 8.08 GB لفك الترميز التخميني، ذو 4.04 مليار معامل، يصوغ كتلًا من 16 رمزًا مقابل النموذج الهدف.

تمثل هذه البنية عودة متعمدة إلى الطراز القديم. فبينما انتقل كل مختبر آخر بهذا الحجم إلى مزيج الخبراء، بنت Ricursive محوّلًا كثيفًا، نحيفًا وعميقًا: d_model 5120، و80 طبقة، و80 رأس انتباه تتشارك 8 رؤوس مفاتيح-قيم، ومفردات من 100,352 رمزًا، ونافذة منزلقة بحجم 1,024 رمزًا تُطبَّق عبر نمط طبقات هجين. ويكتمل هذا بقص تنشيط FFN، والانتباه المُبوَّب، وNoPE العالمي، وبقايا القيم ضمن التعديلات التي التقطها الفريق أثناء الارتقاء من خط أساس Olmo 3.

نُشر مكدّس التدريب بتفصيل أكبر مما تكلّف به معظم بطاقات النماذج: 12 تريليون رمز من التدريب المسبق بطول تسلسل 8 آلاف، و200 مليار رمز من التدريب المتوسط عند 64 ألفًا، و6.5 مليار رمز من توسيع السياق الطويل عند 2 مليون، و183 مليار رمز من الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (SFT) عند 128 ألفًا، و700 خطوة من التعلم المعزز عند 128 ألفًا. توسّع الفريق من شخص واحد إلى خمسة أثناء التطوير، ويُبلّغ عن 40% من MFU دون نوى مخصصة.

تحذير واحد بشأن التسمية، لأن نتائج البحث تخلط بينهما بالفعل: Ricursive Intelligence هو مختبر تصميم الشرائح الذي يصف منشور إطلاقه التحسين المشترك للعتاد والبرمجيات والنماذج. وهو ليس Recursive، الشركة الناشئة للذكاء الاصطناعي ذاتي التحسين التي تقف وراء Flint. الشركتان غير مرتبطتين، وأي تغطية تخلط بينهما خاطئة.

الادعاء المتعلق بالمعيار، وإلى أي مدى يمتد

Terminal-Bench 2.1 هو الساحة التي يُحدَّد فيها نجاح الإطلاق أو فشله، والرقم هو 80.52. ويضعه Ricursive متقدمًا على Reflection Beam 501B عند 80.1، وMeta Muse Spark Open 816B عند 76.4، وThinking Machines Inkling 975B عند 63.8، وNVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B عند 56.4 — وجميعها أكبر منه بسبع إلى خمس عشرة مرة من حيث إجمالي المعلمات.

ما يجعل ذلك الجدول يستحق أكثر من ورقة المورّد المعتادة هو عمود ثانٍ. أعادت Ricursive إجراء المقارنة تحت أداة Terminus 2 الرسمية عند 128K مع التلخيص، وتُفيد بأن النتائج تحرّكت في كل مكان تقريبًا باستثناء نتائجها هي: ظلّت Ripple عند 80.5، وارتفعت Muse Spark إلى 78.7، وانخفضت Reflection Beam من 80.1 إلى 70.8، وInkling من 63.8 إلى 56.2، وNemotron من 56.4 إلى 55.1. إن مختبرًا ينشر أداة الاختبار التي تبقى فيها نتيجته ثابتة فيما تنهار نتائج منافسيه يفعل شيئًا تتجنبه معظم منشورات الإطلاق. لا يزال مختبرًا يصحّح واجبه بنفسه — فكل رقم في ذلك الجدول أنتجه مسار التقييم لدى Ricursive — لكن المنحدر يسير في الاتجاه الصحيح.

يتوقف سريان الادعاء بمجرد مغادرتك الطرفية. على DeepSWE 1.1، يسجّل Ripple 44.3 مقابل 60.0 لـ Muse Spark. وعلى MCP Atlas يبلغ 71.67، متخلفًا عن Muse Spark عند 89.2 وInkling عند 76.0. وعلى SciCode يأتي أخيرًا بين الخمسة عند 39.4، خلف Beam عند 49.2 وMuse Spark عند 58.5. النمط ثابت: Ripple قوي في أعمال الطرفية طويلة الأفق والمهام البرمجية متعددة الخطوات، وعادي في توليد الشيفرة العلمية واتساع بروتوكولات الأدوات. إذا كان عبء عملك وكيلًا ينقر عبر shell، فالادعاء موجّه إليك. وإذا كان مساعدًا كثيف الاعتماد على MCP، فليس كذلك.

والصياغة تؤدي عملًا صامتًا. فعبارة «أحدث ما وصلت إليه النماذج الأمريكية المفتوحة الأوزان» هي قيدٌ، وليست بادئة يمكن تجاهلها. فهي تستبعد DeepSeek وQwen وكل مختبر آخر غير أمريكي، لذا فهي ادعاء بشأن أفضل نموذج مفتوح الأوزان دُرّب داخل الولايات المتحدة، لا أفضل نموذج مفتوح الأوزان.

النموذج الأساسي هو المستند الأكثر صدقًا.

تحتوي بطاقة Base Preview على جملة لا يستهلّ بها منشور الإطلاق: فنقطة التحقق المدربة مسبقًا «قابلة للمقارنة مع DeepSeek V3.1 وV4 Flash في الاستدلال والرياضيات والبرمجة»، بينما «تتفوق Nemotron 3 Ultra في تقييمات التدريب المسبق التقليدية». وتدعم الأرقام هذا التواضع. تبلغ نتيجة Base MMLU-Pro 61.5، مقابل 68.3 لـ DeepSeek V4 Flash 284B و79.1 لـ Nemotron 3 Ultra 550B. وتبلغ نتيجة Base GPQA Diamond 38.4، وهي أدنى بكثير من 44.4 لـ V4 Flash.

اقرأ هذين الجدولين معًا فتزداد القصة وضوحًا. الأساس المُدرَّب مسبقًا لدى Ripple محترم لكنه في منتصف الترتيب بالنسبة لتشغيل على 12 تريليون رمز — أصغر ميزانية تدريب مسبق ضمن مجموعة المقارنة الخاصة به، مقابل 20 تريليونًا لـ Nemotron و32 تريليونًا أو أكثر لـ V4 Flash. تكاد كل ميزة البرمجة الوكيلية تأتي من منظومة التدريب اللاحق: مزيج بيانات التدريب الأوسط، وتوسعة السياق الطويل، و700 خطوة من التعلم المعزز يقول Ricursive إنها بلغت 80.5 في 1.4 مليون عملية تنفيذ، أي أقل بنحو 70 مرة مما احتاجه Reflection Beam. هذه نتيجة أكثر إثارة للاهتمام من جدول المعايير، وأكثر هشاشة — فالصعود المكثف في التعلم المعزز على بيئات تركيبية طويلة الأفق هو بالضبط نوع الوصفة التي تنتقل على نحو غير متساوٍ إلى مهام لم يتدرب عليها المختبر.

لماذا رقم السياق مكوّن من رقمين؟

تقول بطاقة النموذج 1M. وتقول الإعدادات إن max_position_embeddings هو 2,097,152. وتقول نقطة النهاية المستضافة إنها 16,384 مع سقف إخراج قدره 14,745 رمزًا. لا أحد يكذب؛ فهذه ثلاثة أشياء مختلفة، والحساب يفسّر سبب اختيار أول مضيف للرقم الذي اختاره.

ذاكرة التخزين المؤقت KV هي حيث تُدفَع تكلفة السياق الطويل. مع 80 طبقة، و8 رؤوس KV، وبُعد رأس قدره 128، وتخزين BF16، تكلّف كل طبقة 4,096 بايت من الذاكرة المؤقتة لكل رمز — 2,048 للمفاتيح و2,048 للقيم. وعبر جميع الطبقات الـ80، يبلغ ذلك نحو 0.33 ميغابايت لكل رمز. وعند 16,384 رمزًا لنقطة النهاية، يبلغ ذلك نحو 5.4 غيغابايت. وعند مليون رمز مع انتباه كل طبقة على المستوى العالمي، سيكون ذلك نحو 344 غيغابايت من الذاكرة المؤقتة فوق 130 غيغابايت من الأوزان.

هذا هو الغرض من النافذة المنزلقة. تنتبه معظم طبقات Ripple داخل نافذة من 1,024 رمزًا؛ بينما تنتبه أقلية عالميًا، وهذه وحدها تنمو مع السياق. إذا كانت 16 من أصل 80 طبقة عالمية، فإن مليون رمز يكلّف نحو 69 غيغابايت من الذاكرة المؤقتة بدلًا من 344 غيغابايت — حجم كبير، لكنه قابل للخدمة على عقدة متعددة وحدات GPU. يُحدَّد التقسيم الدقيق بواسطة نمط الطبقات الهجين في config.json، وهو أول ما ينبغي التحقق منه مع أي حزمة خدمة تستخدمها، لأن ذلك التقسيم، لا العنوان الرئيسي، هو فاتورة الذاكرة لديك.

إذن تعامل مع الرقمين كحقيقتين. مليون رمز قدرة معمارية موجودة في الأوزان، وتحتاج إلى عقدة قوية لتقديمها. أما ستة عشر ألفًا فهي ما يقدّمه أول نقطة نهاية تجارية — تكفي لمعظم حلقات الوكلاء، ولا تكفي للاستدلال على مستوى المستودعات أو العمل على المستندات الطويلة. إذا كان سبب تجربتك لـ Ripple-65B Preview هو سياق المليون، فإن المسار المستضاف لا يمنحك إياه اليوم، والاستضافة الذاتية هي المسار الوحيد الذي يمنحك ذلك.

المحلي يعني 57 غيغابايت، وليس 130

يقول منشور الإطلاق إن النموذج «يمكن أن يتّسع على عتاد استهلاكي مثل NVIDIA DGX Spark»، وقد رسّخت التغطية ذلك في صيغة «يعمل على MacBook». وتخبرك أحجام التنزيل أي نسخة يتعلق بها كل ادعاء.

• تبلغ نقاط التحقق التعليمية BF16 حجم 129.57 غيغابايت. وبمفردها، وقبل أي ذاكرة تخزين مؤقت KV أو أعباء تشغيل إضافية، فإن ذلك يتطلب مسرّعًا من فئة 192 غيغابايت أو توزيعًا على عدة وحدات GPU.

• يبلغ حجم إصدار NVFP4 مقدار 57.22 GB. وهذا يتسع في جهاز ذاكرة موحّدة سعة 128 GB مع مساحة لسياق عمل — وهو مُصنّف كتجريبي، مع إبقاء الانتباه بصيغة BF16.

• يضيف مُعِدّ المسودات DFlash2 مقدار 8.08 GB ويشتري به فك الترميز التخميني، لا الجودة.

رقم 250 tok/s هو رقم خاص بمراكز البيانات: 2×B200 بحجم دفعة 8، قبل التكميم والنوى المخصصة. على Spark، أنت تقايض الإنتاجية مقابل كون الجهاز على مكتبك. لا يخطئ أي من الرقمين؛ فهما ينتميان فقط إلى جهازين مختلفين، والسيناريو المحلي لا ينجح إلا مع نقطة التحقق المكممة.

تكلفة المكالمة

تحدد أول نقطة نهاية مستضافة سعر 0.20 دولار لكل مليون توكن إدخال و0.60 دولار لكل مليون توكن إخراج، مع قراءات الإدخال المخزّنة مؤقتًا بسعر 0.05 دولار. وعند حساب ذلك على استدعاء وكيل واقعي — موجه من 16,000 توكن مقابل النافذة الكاملة، يعيد 2,000 توكن — يكون ذلك 0.0032 دولار للإدخال و0.0012 دولار للإخراج، أو نحو 0.0044 دولار. وإذا مرّرت 10 ملايين توكن يوميًا عبره بتقسيم 80/20 بين الإدخال والإخراج، فستصل إلى 2.80 دولار.

التخزين المؤقت هو الرافعة الجديرة بالاستخدام. موجّه نظام متكرر بطول 16,000 رمز يكلّف 0.0008 دولار بالسعر المخزّن مؤقتًا بدلاً من 0.0032 دولار، أي خفض بمقدار 4 أضعاف على جانب الإدخال — وهو ما يمثل معظم الفاتورة بالنسبة لوكيل يعيد إرسال تعريفات الأدوات نفسها في كل دور.

حيث يتناسب OrcaRouter: نحن لا نوفّر Ripple-65B Preview اليوم، لذا لا توجد هامش ربح للمقارنة ولا سبب للتظاهر بغير ذلك. ما يغيّره العرض التجريبي هو الحجة لصالح إبقاء نموذج غير مُثبت بعيدًا عن مسار الإنتاج لديك ريثما تقيسه. وجّه المزوّد الحالي الذي تعتمد عليه حركة مرورك بالفعل عبر مفتاح واحد — أكثر من 200 نموذج، وسعر قائمة المزوّد يُمرَّر بهامش ربح 0%، وتجاوز فشل تلقائي عند تعثّر أي مزوّد — وضع Ripple إلى جانبه في تقييم غير متصل بدلًا من وضعه أمام المستخدمين. إذا ثبتت الأرقام، فإن routing DSL ينقل شريحة من الحركة دون تكامل ثانٍ؛ وإن لم تثبت، فلم يكن الاحتياطي موضع تساؤل أصلًا.

من ينبغي أن يجرّبه، وما الذي قد يغيّر الصورة

جرّبه الآن إذا كنت تبني وكيلًا للطرفية أو الشل، فأنت تريد نقطة تفتيش Apache 2.0 يمكنك ضبطها الدقيق دون الحاجة إلى محامٍ، ونافذة 16K كافية لحلقتك. البنية الكثيفة ميزة حقيقية لأي شخص يقدّم الخدمة على عتاد متواضع — بلا توجيه للخبراء، وبلا all-to-all، وزمن استجابة يمكن التنبؤ به — ونموذج كثيف بحجم 65B بنتيجة 80.5 على Terminal-Bench نتيجة تستحق إعادة إنتاجها على مهامك الخاصة بدلًا من الجدال حولها.

انتظر إذا كنت تحتاج إلى سياق طويل من نقطة نهاية مستضافة، أو إذا كان عملك مكثّف الاعتماد على MCP أو يتعلق بشيفرة علمية، أو إذا كنت تحتاج إلى أي رقم لم ينتجه المختبر الذي درّب النموذج. لا يوجد تقييم مستقل بعد: لا يوجد إدخال في Artificial Analysis ولا إعادة إنتاج من طرف ثالث للرقم 80.52. وبالنسبة لإصدار Preview عمره يوم واحد، فهذا أمر طبيعي وليس مريبًا — لكنه يعني أن كل رقم في هذا المقال جاء من Ricursive موسوم على أنه خاص بهم لسبب ما.

ثلاثة أمور كفيلة بحسم الأمر. أداة اختبار ثانية يديرها شخص لم يدرّب النموذج. مضيف يقدّم أكثر من 16,384 رمزًا، وهو ما سيخبرنا ما إذا كانت دعوى سياق 1M تصمد أمام التعامل مع مجدول. ونقطة حفظ غير تجريبية، لأن Ricursive كانت صريحة في أن التدريب اللاحق هنا كان خفيفًا وأن النسخة الداخلية وراء منصتها لتصميم الشرائح هي المنتج الذي تبنيه فعلاً. حتى ذلك الحين، العنوان الرئيسي دعوى والتنزيل حقيقي — والفجوة بينهما هي بالضبط حيث سيجري تقييم الشهر القادم.