Ricursive 的 Ripple-65B Preview 模型在代理编码任务上进行了基准测试,在 Gauntlet sb-7.2 基准测试中得分 0.028,在 Forge 2.0 中得分 0.0858 和 0.0770。这些结果与 DeepSeek V4.1 Flash 1017 进行了比较,后者在 10 月份的 Gauntlet 上得分为 0.6957,以及 Liquid AI 的 LFM3-1.7B,后者在 Gauntlet 上得分为 0.0055。报告指出,Ripple-65B 的性能受到后端问题的影响,该问题导致 HTTP 请求失败,从而将测试移至进程内进行。该模型在配备 M3 Ultra 芯片的 Mac 上还表现出特定的性能特征,运行速度为每秒 13.5 个 token。 AI
影响 提供了代理编码能力的基准数据,为开发人员提供复杂任务的模型性能信息。
排序理由 该项目详细介绍了特定模型(Ripple-65B Preview)在代理编码任务上的基准测试结果,并将其与其他模型进行了比较,提供了技术性能数据。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- Apache Software License 2.0
- Atlassian
- DeepSeek-V3.1
- Forge 2.0
- Gauntlet
- Jira
- LFM3-1.7B
- Liquid Ai
- M3 Ultra
- Mac
- OpenRouter
- PrimeIntellect
- Ricursive
- Ricursive Intelligence
- Ripple-65B Preview
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