让 AI 调用搜索、代码执行或业务系统，难点不只是“会回答”，还要选对工具，并按规定格式填好参数。Ripple-65B-Preview 正面押注这件事：它是一款约 650 亿参数的稠密模型——处理每个 token 时都会动用整套主要参数——并支持原生工具调用，目标是让开发者更直接地搭建 Agent 应用。
这款模型目前仍是预览版。供稿称，它采用“中期训练、长上下文训练、监督微调、长上下文监督微调和混合领域强化学习”的标准后训练流程；这一阶段相当于基础训练后的行为塑形，工具格式遵循和 Agent 能力通常在这里加强。当前版本的后训练相对较轻，重点放在 Agent 式编程。
Ripple-65B-Preview 已由 OpenRouter 以 BF16 精度提供服务，说明外部开发者已经可以通过模型平台试用。不过，预览版的能力与接口仍可能变化，且材料显示它暂不支持欧盟区域内路由；现阶段更适合观察其方向，还不能等同于稳定发布。