Ripple-65B Preview đạt 80.5 điểm Terminal-Bench do hãng tự đo, cộng đồng hỏi lại điểm này đo trên đề nào

Ngày 4/11/2026, Ricursive Intelligence ra mắt Ripple-65B Preview kèm con số 80.5 điểm Terminal-Bench 2.1 và chữ SOTA cho model mở của Mỹ đang chạy khắp các mặt báo, và con số đó đặt ra ba câu hỏi mà anh em cần trả lời trước khi thử, model này là gì, ai đo điểm đó, và điểm đó đo trên đề nào.

Thông tin nhanh: Ripple-65B Preview, model dense 65B của Ricursive Intelligence, ra mắt 4/11/2026, license Apache 2.0, điểm Terminal-Bench 2.1 là 80.5 do hãng tự đo, chưa có test độc lập tính tới 5/11/2026. Thử rẻ nhất qua OpenRouter với giá 0.20 USD đầu vào mỗi triệu token, nhưng mâu thuẫn context 16K với 1M vẫn chưa chốt. PC gaming phổ thông chưa nên tải bản local về vội.

Điểm 80.5 Terminal-Bench 2.1 của Ripple-65B Preview nói lên điều gì khi hãng tự đo

Con số 80.5 là thứ mọi người thấy đầu tiên, nhưng mình thấy nó chỉ có nghĩa khi biết rõ hãng đo nó trên đề nào, và bảng dưới đây, lấy từ model card trên Hugging Face với toàn bộ điểm đều là số hãng tự đo, chính là chỗ để soi câu đó.

Ripple-65B Preview dẫn đầu 3 trên 22 hàng trong bảng benchmark Ricursive tự công bố

Trong 22 hàng của bảng chính, Ripple chỉ dẫn đầu 3 hàng, gồm hai hàng Terminal-Bench và SWE-bench Pro v2.0 Hard, còn mọi hàng còn lại đều thua ít nhất một đối thủ. Khoảng dẫn trước Beam chỉ 0.4 điểm, 80.5 so với 80.1, nằm trong sai số thường thấy, nên Pillitteri nói tạm coi như hòa cho tới khi có kiểm tra độc lập.

Các hàng thua đáng chú ý là DeepSWE 1.1 thua Muse Spark Open 15.7 điểm, MCP Atlas thua 17.5 điểm, SciCode thua 19.1 điểm, nên model này mạnh đúng ở sân terminal mà hãng chọn làm headline.

VentureBeat cũng chỉ ra hình đồ họa ghi SWE-bench Pro v2.0 Hard của Muse Spark Open là 72.4 và của Inkling là 39.6, trong khi model card ghi 52.3 và 2.0, còn DeepSWE 1.1 trong hình đồ họa ghi Nemotron 0.6 và Inkling 5.0, trong khi model card ghi 0.2 và 1.8, nên lấy model card làm chuẩn.

Vì sao không được đặt điểm 80.5 Terminal-Bench 2.1 của Ripple cạnh điểm 66.4 Terminal-Bench 4.0 của Claude Opus 5.5

Cái bẫy nằm ở phiên bản benchmark, Ripple đo trên Terminal-Bench 2.1 còn Claude Opus 5.5 đo trên Terminal-Bench 4.0 với 66.4 điểm, hai bài thi khác nhau nên hai con số không trừ cho nhau được. Dữ liệu SemiAnalysis ngày 8/9/2026, được OrcaRouter dẫn lại, cho thấy cùng một model rơi điểm rất mạnh khi đổi phiên bản, Claude Fable 5.1 từ 91.4 xuống 55.8, GPT-6 Astra từ 88.4 xuống 57.7, Gemini 3.8 Flash từ 89.4 xuống 19.1, chỉ vì Terminal-Bench 4.0 bỏ 8 task, sửa 19 task, áp timeout cố định 8 giờ và thêm kiểm tra chống gian lận, và một bình luận Hacker News cũng nêu Terminal-Bench 2.1 đã cũ.

Phép so sánh cùng phiên bản DeepSWE 1.1 cho thấy Ripple-65B Preview thua Claude Opus 5.5 tới 30 điểm

Phép so sánh cùng phiên bản duy nhất có trong dữ liệu là DeepSWE 1.1, và ở đó Opus 5.5 đạt 74.2 còn Ripple đạt 44.3, cách nhau 30 điểm theo hướng ngược với biểu đồ Terminal-Bench, cả hai đều là số hãng tự đo. DeepSWE xây quanh công việc trên repo thật chứ không phải task shell, nên với đúng đối tượng Ripple đang chào hàng là coding agent, benchmark này có thể liên quan hơn.

SWE-bench Pro của Opus 5.5 là 89.9 theo system card của Anthropic, còn Ripple là 79.1 trên bản v2.0 Hard và 61.42 trên v1.0, ba con số thuộc ít nhất hai bộ task nên không trừ cho nhau được. OrcaRouter kết luận điều đáng theo dõi là lần chạy độc lập đầu tiên của Ripple trên Terminal-Bench 4.0, một cái hẹn mà tới 5/11/2026 vẫn chưa có ai thực hiện, model cũng chưa có trên Artificial Analysis Intelligence Index.

Model dense 65B của Ripple active đủ 65B tham số trên mỗi token, trong khi model MoE chỉ active một phần

Hãng khoe model 65B thắng các model 501B tới 975B, nhưng mình để ý phép so sánh đó đếm tổng tham số, còn thứ quyết định compute trên mỗi token là tham số active, và bảng dưới đây, lấy từ model card trên Hugging Face với toàn bộ là số hãng tự đo, cho thấy bức tranh đổi hẳn ở chỗ đó.

Bảng tham số active cho thấy Beam chỉ active 23B dù tổng tham số là 501B

Tính theo compute trên mỗi token thì không đối thủ nào lớn hơn Ripple, thậm chí Beam còn nhẹ hơn Ripple gần ba lần, 23B active so với 65B active của Ripple, nên câu chuyện model 65B thắng model 501B thực ra chỉ đếm tổng tham số. Một bình luận trên Hacker News chỉ ra biểu đồ của hãng gây hiểu lầm đúng vì lý do này và đề xuất dùng tham số hiệu dụng, nhưng đó chỉ là gợi ý của người bình luận, không phải công thức chuẩn.

Lợi thế thật của Ripple-65B Preview là bản BF16 130 GB vừa trên một máy, không cần cụm GPU

Lợi thế thật của Ripple nằm ở chỗ khác, file nhỏ hơn để tải và di chuyển, một khối duy nhất vừa trên một máy, không cần cụm nhiều GPU để chứa MoE khổng lồ. Cộng đồng r/LocalLLaMA và Hacker News đón nhận model dense tầm 65B đến 70B vì khoảng trống này là có thật, còn chuyện checkpoint sớm sẽ còn cải thiện thì mới là kỳ vọng của cộng đồng, chưa phải cam kết của hãng. Hãng đạt 40% MFU xuyên suốt pretraining và post-training, không custom kernel, không quantization trong lúc train, đây là số hãng tự đo.

Cái giá của model dense là tốc độ trên máy có băng thông bộ nhớ thấp

Ở chiều ngược lại, dense 65B đọc toàn bộ weight trên mỗi token nên trên máy có băng thông bộ nhớ thấp, băng thông mới là thứ quyết định tốc độ chứ không phải sức mạnh tính toán thô. Tốc độ duy nhất hãng nêu, theo model card, là 250 token mỗi giây trên hai B200 ở batch 8, trước quantization và custom kernel, đây là số hãng tự đo, và hãng không công bố số tốc độ nào cho DGX Spark hay Mac hay PC gaming.

Một user trên Hacker News nói model sẽ chậm tới mức khó chịu trên phần cứng tiêu dùng nếu không quantize rất mạnh, đây là ý kiến cộng đồng chưa kiểm chứng. MTP và draft model DFlash2 cho speculative decoding là hướng gỡ tốc độ hãng nhắc tới, nhưng chưa có số đo thực tế nào cho Ripple.

Ripple-65B Preview thắng Qwen3.8-27B trên Terminal-Bench 2.1 nhưng thua Qwen3.8 Flash-Next trên DeepSWE 1.1

Hãng không nhắc tới Qwen trong bảng của mình, và đó chính là điểm mình thấy cộng đồng soi kỹ nhất, vì Qwen mới là model độc giả Việt đang chạy thật mỗi ngày, nên phép so sánh với Qwen mới là phép so sánh có ý nghĩa thực tế, và bảng dưới đây, do cộng đồng Reddit chia sẻ với điểm do Alibaba báo cáo, đã kiểm chứng qua bài Pillitteri, là chỗ để soi câu đó.

Bảng so sánh 5 benchmark giữa Ripple-65B Preview, Qwen3.8-27B và Qwen3.8 Flash-Next

Ripple thắng 27B trên Terminal-Bench 2.1 với 80.5 so với 73.0, ngang nhau trên SWE-bench Pro v1.0 với 61.4 so với 61.7, thắng nhẹ trên DeepSWE với 44.3 so với 42.2, nhưng thua trên IFBench và GPQA Diamond, còn Flash-Next thì thắng Ripple rõ rệt, DeepSWE 58.7 so với 44.3, GPQA Diamond 91.7 so với 85.2, nên Ripple chỉ hơn Qwen ở từng hàng cụ thể, không hơn nói chung, theo số Alibaba báo cáo.

Con số 84.3 của Flash-Next do một bình luận Hacker News nêu, chưa đối chiếu trực tiếp với bảng của Alibaba. Một bình luận Hacker News viết khi bài ra mắt bỏ qua Qwen thì biết ngay hiệu năng sẽ không tốt lắm, bình luận được vote cao nhất gọi đó là một điểm trừ lớn, cả hai đều là ý kiến cộng đồng, khung so sánh hẹp là có thật, nhưng đây là lựa chọn trình bày của hãng chứ không phải gian lận số liệu.

Ai nên ở lại Qwen3.8-27B và ai nên thử Ripple-65B Preview qua API

Qwen3.8-27B vừa trong 16 GB theo Pillitteri, nhẹ hơn Ripple nhiều lần, nên ai đã chạy 27B ổn thì chưa có lý do gấp để đổi, vì Ripple chỉ hơn 27B trên Terminal-Bench và DeepSWE nhưng thua trên IFBench và GPQA Diamond, trong khi ai cần model Mỹ vì lý do tuân thủ hoặc muốn thử dense 65B thì Ripple đáng test qua API trước.

Góc tuân thủ này đến từ một bình luận Hacker News, góc nhìn thị trường chứ không phải kết quả đo đạc, và chữ U.S. ở đây chỉ có nghĩa là model do lab Mỹ phát triển và so với các model mở của Mỹ, không liên quan tới tài trợ chính phủ hay giới hạn địa lý, vì license Apache 2.0 cho dùng toàn cầu. Pillitteri kết luận Qwen3.8-27B vẫn là đối thủ rất khó nhằn, Flash-Next thường thắng Ripple, Ricursive đang cược vào sân agentic coding từ terminal.

Từng bản tải Ripple-65B Preview, dung lượng file và KV cache quyết định máy nào chạy được

Mình thấy dung lượng file chỉ là một phần của câu chuyện, còn KV cache, tốc độ và hỗ trợ llama.cpp mới là thứ quyết định model có dùng được thật hay không.

Bản BF16 130 GB và bản NVFP4 57.2 GB của Ricursive cần máy bao nhiêu bộ nhớ

Bản chính thức, theo model card Hugging Face, gồm bản BF16 khoảng 129.6 GB theo đếm của API Hugging Face, cần khoảng 130 GB bộ nhớ, bản NVFP4 chính thức 57.2 GB, repo base BF16 riêng, và draft model DFlash2 cho speculative decoding.

Hãng nói model vừa trên NVIDIA DGX Spark, máy compact 128 GB bộ nhớ dùng chung CPU và GPU, nhưng không công bố tốc độ hay context dùng được trên DGX Spark hay Mac. Model chỉ xử lý text, corpus pretrain là text-only, chủ yếu tiếng Anh và code, không có đầu vào hình ảnh hay âm thanh trong model card. Kiến trúc là dense Transformer 65 tỉ tham số, 80 layer, d_model 5120, pretrain 12 nghìn tỉ token, context tới 1M theo tuyên bố của hãng.

Bản GGUF Q4_K_M 38.8 GB do cộng đồng làm và hỗ trợ llama.cpp vẫn chờ PR 31692

Bản cộng đồng gồm GGUF của AtomicChat, Q4_K_M 38.8 GB và Q8_0 68.8 GB, do cộng đồng tải lên và không được lab kiểm tra, nên đừng đọc dung lượng GGUF như số liệu đã được lab kiểm tra. Hỗ trợ llama.cpp vẫn là PR mở số 31692, nên độc giả phải kiểm tra app của mình như llama.cpp, Ollama, LM Studio có hỗ trợ kiến trúc mới này thật không trước khi tải 39 GB về.

KV cache khoảng 64 GB ở context 1M khiến cửa sổ 1M khó dùng trên máy thường

KV cache là bộ nhớ phụ thêm ngoài file model, càng mở context dài càng tốn thêm, nên con số 1M trên lý thuyết đi kèm cái giá bộ nhớ mà các ước tính dung lượng file thường quên mất. Một user Reddit tính KV cache ở context 128k là 8.3 GiB ở BF16 và 4.4 GiB ở q8_0, với kiến trúc SWA 4:1 thì mỗi token tốn 64 KiB, ở context 1M thì khoảng 64 GB, đây là tính toán của user, chưa kiểm chứng, nhưng khớp với con số 64 KiB mỗi token mà AGI Hunt ghi. Một số user Reddit đã tính tới 24 GB VRAM với quantization mạnh, chưa kiểm chứng.

Báo cáo chạy Q4_K ở 30 token mỗi giây trên RTX 5090 và 4090 vẫn chưa được kiểm chứng

Tín hiệu sớm duy nhất về tốc độ local thực tế là một user báo cáo đã chạy được bản Q4_K ở context 262k, tốc độ decode 30 token mỗi giây, prefill 1700 token mỗi giây trên RTX 5090 và 4090, đây là báo cáo của một người dùng, chưa kiểm chứng độc lập.

Ước tính thô của Michael Leung trên PC RTX 4060 Ti 8 GB và 64 GB RAM thì model dense 65B chỉ đạt khoảng một tới hai từ mỗi giây, quá chậm cho agent phải đọc và viết hàng nghìn dòng code, đây là ước tính thô, chưa phải đo thực tế. Theo từng loại máy thì PC gaming 8 GB VRAM chưa nên tải, máy 128 GB như DGX Spark hay Mac lớn mới nên thử local, nhưng chậm hay nhanh vẫn chưa ai đo.

Thử Ripple-65B Preview qua OpenRouter với giá 0.20 USD đã xác minh, còn mâu thuẫn context 16K với 1M thì chưa chốt

Trước khi tải 39 GB về máy, cách rẻ nhất để biết model có hợp việc của mình hay không là gọi thử qua API.

OpenRouter bán Ripple-65B Preview với giá 0.20 USD đầu vào qua provider duy nhất GMI Cloud

Tuyến rẻ nhất đã xác minh là OpenRouter, endpoint do GMI Cloud phục vụ, 0.20 USD đầu vào và 0.60 USD đầu ra mỗi triệu token, cache read 0.05 USD mỗi triệu token, đã kiểm chứng qua trang model OpenRouter và bài VentureBeat, mốc kiểm tra 4-5/11/2026.

Trang model ghi context 1.048.576 token, tối đa 131.072 completion token, có native tool calling, phục vụ ở BF16, chỉ một provider duy nhất là GMI Cloud, chưa có EU in-region routing. So sánh giá, Ripple trên OpenRouter rẻ hơn Beam trên Together, 0.40 USD đầu vào và 1.20 USD đầu ra theo bảng giá Together, nhưng GPT-OSS-120B trên Together chỉ 0.15 USD đầu vào và 0.60 USD đầu ra, đây là so sánh qua các bảng giá provider, chưa khớp điều kiện phục vụ.

Michael Leung khi kiểm tra thấy OpenRouter chỉ liệt kê một provider là GMI Cloud, uptime trong ngày qua khoảng 85%, đây là quan sát của tác giả, chưa phải con số chính thức, và tuyến này hợp để thử nghiệm, chưa hợp để chạy việc quan trọng.

Mâu thuẫn context 16K với 1M trên OpenRouter vẫn chưa có đáp án chốt

Mâu thuẫn nằm ở đây, VentureBeat kiểm tra ngày 4/11 nói endpoint hiện hỗ trợ 16.384 token context, một user Reddit cũng thấy max context chỉ 16k trên OpenRouter, trong khi trang model OpenRouter đọc ngày 5/11 đã ghi 1M, và chưa rõ 16K là giới hạn thực tế của endpoint GMI Cloud lúc ra mắt hay chỉ là con số hiển thị tạm thời, nên cứ coi là chưa chốt. Anh em đừng tin con số 1M trên trang model khi mâu thuẫn 16K vẫn chưa chốt, cách làm đúng là tự kiểm tra giới hạn context thực tế của endpoint bằng một request ngắn trước khi trả tiền.

Together và Fireworks vẫn chưa có giá Ripple-65B Preview đã xác minh

Together AI, trang model ghi sắp có trên serverless API, bảng giá công khai lúc kiểm tra ngày 4/11 chưa có Ripple, giá trực tiếp của GMI Cloud, được nêu trong blog ra mắt, thì chưa kiểm chứng độc lập được, trang console Ripple được liên kết không cho thấy giá đọc được trong lúc VentureBeat rà soát.

Fireworks, blog ra mắt nói lên sóng trong ngày 4/11, tài liệu giá của Fireworks không có mục riêng cho Ripple, chỉ có mức chung 0.90 USD mỗi triệu token cho model dense chưa liệt kê trên 16 tỉ tham số, không nên coi là giá ra mắt đã xác nhận của Ripple, nhãn chung là chưa có giá đã xác minh tính tới 4-5/11/2026.

Kiểm tra Ripple-65B Preview qua OpenRouter trước khi trả tiền

Làm theo ngay:

• [ ] Mở trang model Ripple trên OpenRouter và ghi lại giá đầu vào, giá đầu ra, giá cache read và số provider đang phục vụ, để có mốc đối chiếu khi giá thay đổi sau này.
• [ ] Kiểm tra giới hạn context thực tế của endpoint bằng một request ngắn trước khi chạy task dài, đừng tin con số 1M trên trang model khi mâu thuẫn 16K vẫn chưa chốt.
• [ ] Chạy thử một task coding nhỏ trên repo của mình và so kết quả với model đang dùng, vì điểm MCP Atlas 71.67 của hãng, số hãng tự đo, có thể chưa phản ánh trải nghiệm tool calling thật qua endpoint GMI Cloud, một user Hacker News báo cáo 4 trên 8 tool call thất bại, model viết toàn bộ trang dưới dạng plain reply rồi mới gọi submit_html, đây là báo cáo của một người dùng, chưa kiểm chứng độc lập, chỉ một trường hợp.
• [ ] Chỉ dùng endpoint này cho việc thử nghiệm, chưa dùng cho việc quan trọng khi uptime trong ngày qua chỉ khoảng 85% theo quan sát của Michael Leung và chỉ có một provider duy nhất.
• [ ] Nếu kết quả thử qua API không hơn rõ model đang dùng thì dừng lại ở đó, chưa tải bản local 39 GB về vội.

Ricursive Intelligence là ai và vì sao lab làm chip lại ra mắt model coding Ripple-65B Preview

Hiểu hãng làm gì thì mình mới hiểu vì sao model này mạnh ở task chạy lệnh trong terminal.

Anna Goldie và Azalia Mirhoseini lập Ricursive Intelligence sau khi làm AlphaChip ở Google

Cuối 2025, Anna Goldie và Azalia Mirhoseini, hai nhà nghiên cứu từng cùng tạo AlphaChip tại Google, lập Ricursive Intelligence tại Palo Alto, cả hai đều từng là nhân viên sớm của Anthropic, từng làm ở Google Brain và Google DeepMind, theo TechCrunch qua trích dẫn tìm kiếm và VentureBeat.

Goldie có bằng tiến sĩ khoa học máy tính tại Stanford, từng vào danh sách 35 Innovators Under 35 của MIT Technology Review, Mirhoseini là trợ lý giáo sư khoa học máy tính tại Stanford và sáng lập Scaling Intelligence Lab, ngày 13-15/10/2026 cả hai lên sân khấu TechCrunch Disrupt 2026 với phiên When AI Starts Designing Its Own Hardware.

Hãng không làm chip mà làm tool AI để thiết kế chip, khách hàng mục tiêu gồm chính các hãng GPU, mục tiêu nén quá trình thiết kế chip từ nhiều năm xuống còn vài tuần hoặc vài giờ.

Ricursive Intelligence huy động 335 triệu USD và dùng bản nội bộ của Ripple để thiết kế chip

Vòng seed 35 triệu USD do Sequoia dẫn đầu tháng 12/2025 ở định giá 750 triệu USD, chi tiết này chỉ có từ nguồn thứ cấp và chưa đối chiếu trực tiếp với bài TechCrunch gốc trong đợt này, Series A 300 triệu USD tháng 1/2026 do Lightspeed dẫn đầu ở định giá 4 tỉ USD, có NVentures của Nvidia, DST Global, Sequoia tham gia, tổng vốn huy động 335 triệu USD trong khoảng bốn tháng, công ty dưới 20 nhân viên, theo VentureBeat và Pillitteri.

Một biến thể nội bộ của Ripple đang chạy nền tảng thiết kế chip AI của hãng, theo blog Ricursive, đã kiểm chứng ở nguồn chính thức. Anh em cũng đừng nhầm Ricursive với Recursive, lab đứng sau Flint, hai hãng khác nhau hoàn toàn.

Chi phí huấn luyện 32 triệu USD của Ripple-65B Preview vẫn là ước tính của hãng

Hãng nói toàn bộ quá trình R&D từ đầu tốn 32 triệu USD, gồm phát triển ladder, trộn dữ liệu, đánh giá và lượt chạy hero cuối cùng, và hãng nói con số này bằng một phần mười chi phí của model open-weight SOTA trước đó về agentic coding, theo ước tính tốt nhất của hãng, vì đây không phải bản công bố kế toán đã kiểm toán, nên con số 32 triệu USD này vẫn mang nhãn ước tính của hãng.

Cơ sở của phép so sánh một phần mười nằm ở chú thích của blog, Reflection được báo chí nói là cam kết 150 triệu USD mỗi tháng cho compute tại SpaceX Colossus, Beam mất 4 tuần pretrain cộng 4 tuần posttrain, đây không phải bản công bố kế toán được cả hai hãng xác nhận, Pillitteri nói chỉ nên đọc như bậc độ lớn.

RL đạt 80.5 Terminal-Bench với chỉ 1.4 triệu rollout, hãng nói ít hơn khoảng 70 lần so với Beam, hãng này tự báo cáo hơn 100 triệu rollout trong lượt RL 4 tuần, cả hai đều là số hãng tự đo. Một bình luận Hacker News ngoại suy rằng trong 3 năm nữa chi phí cho một model như vậy sẽ dưới 5 triệu USD, đó là suy đoán của người bình luận, chưa kiểm chứng.

Thử Ripple-65B Preview qua API, chờ test độc lập hay chạy local trên máy lớn

Không có một đáp án chung cho mọi độc giả, nên cứ chia theo từng loại máy.

Nhóm dùng coding agent qua API thì thử ngay với chi phí thấp, vì 0.20 USD đầu vào mỗi triệu token qua OpenRouter là rẻ, nhưng phải tự test trên repo của mình trước khi tin bảng điểm, vì điểm MCP Atlas 71.67, số hãng tự đo, chưa chắc phản ánh trải nghiệm tool calling thật, và một user đã báo cáo 4 trên 8 tool call thất bại, dù chỉ là một trường hợp chưa kiểm chứng.

Nhóm cần model ổn định cho việc quan trọng thì chờ test độc lập, đặc biệt là lần chạy đầu tiên trên Terminal-Bench 4.0, rồi mới kết luận, theo kết luận của OrcaRouter, vì tới 5/11/2026 vẫn chưa có bên thứ ba nào chạy lại con số 80.5.

Nhóm có máy lớn như DGX Spark hay Mac bộ nhớ cao thì mới nên thử local, kiểm tra kỹ hỗ trợ llama.cpp và dung lượng KV cache trước khi tải, vì bản GGUF Q4_K_M 38.8 GB do cộng đồng làm vẫn chờ PR 31692.

Nhóm PC gaming phổ thông 8 GB VRAM thì chưa nên tải, model không dành cho máy yếu.

Nhãn Preview vẫn còn đó, bản post-training tương đối nhẹ, trang ra mắt không đặt ngày cho bản cuối, bản cuối có thể đổi cả điểm lẫn nhu cầu bộ nhớ, theo model card và Pillitteri. Anh em thử Ripple rồi thì chia sẻ trải nghiệm thật ở dưới bình luận nhé, chạy được trên máy nào, tốc độ ra sao, tool calling có ổn không, để mọi người khỏi phải mò lại từ đầu.

Nguồn tham khảo

• Blog ra mắt chính thức Ricursive: https://www.ricursive.com/ripple
• Model card Hugging Face: https://huggingface.co/ricursiveAI/Ripple-65B-Preview
• Bài phân tích Pasquale Pillitteri: https://pasqualepillitteri.it/en/news/30248/ripple-65b-preview-ricursive-dense-open-weight-llm
• VentureBeat: https://venturebeat.com/technology/ex-googlers-new-apache-2-0-model-ripple-65b-preview-claims-the-u-s-open-coding-lead-on-two-major-benchmarks
• Medium Abhinav Dobhal: https://medium.com/@abhinav.dobhal/kimi-k3-1-pro-ripple-65b-and-tencent-hy4-what-each-open-weight-release-actually-gives-you-d6dc1e9c583f
• OrcaRouter: https://www.orcarouter.ai/blog/ripple-65b-vs-claude-opus-5-5
• Hacker News, thread Ripple-65B Preview, item 50369925: https://www.betterhackernews.com/item/50369925
• TLDR: https://tldr.tech/story/79fe1647-9179-444c-804f-84815ee3b913
• Michael Leung: https://www.michaelleung.info/latest-news/ripple-65b-preview-open-coding-model
• Medium Levent Bulusan: https://medium.com/@lvntblsn/what-is-ripple-65b-the-open-coder-for-teams-that-cant-use-qwen-15e14fcc5893
• OpenRouter, trang model Ripple-65B Preview: https://openrouter.ai/ricursiveai/ripple-65b-preview
• r/LocalLLaMA, hai thread: https://vibingtalk.com/index.php?threads/ricursive-intelligence-ripple-65b-preview-new-dense-model.1931931/