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파운데이션 모델·LLM

Ricursive, 오픈웨이트 코딩 모델 Ripple-65B 공개

GeekNews·2026-11-04

요약

AI 칩 설계 플랫폼 기업 Ricursive Intelligence가 자체 모델의 범용 변형인 Ripple-65B Preview를 공개했다. 대규모 토큰으로 사전학습되었으며 긴 컨텍스트를 지원한다. 회사 발표에 따르면 TerminalBench 2.1 벤치마크에서 80.52점을 기록해 미국 오픈웨이트 모델 중 최고 성능을 달성했으며, 매개변수가 더 많은 Reflection Beam, Meta Muse Spark Open 등을 앞섰다고 밝혔다. 회사는 처음부터 개발·학습하는 데 든 연구개발비가 기존 에이전트 코딩 오픈웨이트 최고 모델 대비 크게 낮다고 추산했다.

큐레이터 노트

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TerminalBench 80.52점은 회사가 자체 발표한 수치로, 독립 기관의 검증 결과는 아직 확인되지 않았다.

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벤치마크
AI 모델의 성능을 정량적으로 측정하고 서로 비교할 수 있도록 표준화한 평가용 문제 집합과 채점 기준을 말한다.
사전학습
사전학습은 특정 작업에 맞춰 조정되기 전에, 대량의 텍스트나 데이터로부터 언어와 세계에 대한 일반적인 패턴을 모델이 스스로 학습하는 과정을 말한다.
토큰
언어 모델이 텍스트를 처리할 때 사용하는 최소 단위로, 단어나 단어의 일부, 문장 부호 등을 가리키는 말이다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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