Recursive представила ноутбучную ИИ-модель Flint для программирования
Стартап Recursive выпустил бесплатную модель для программирования Flint, которую можно запускать на обычном ноутбуке. В модели 40 млрд параметров, но при выполнении одной задачи активны 2,5 млрд; Recursive утверждает, что её автоматизированная исследовательская система Eureka Machine участвовала почти во всех этапах разработки. Небольшая команда создала Flint с нуля менее чем за четыре месяца.
Flint опубликована на Hugging Face по лицензии Apache 2.0. Локальный запуск позволяет разработчикам работать без подключения к сети, не передавать исходный код облачному сервису и не платить за объём обрабатываемого текста. Компания позиционирует релиз как раннюю публичную проверку подхода, при котором ИИ помогает создавать следующие ИИ-модели.
Архитектура и скорость работы
Flint использует архитектуру mixture-of-experts: для каждого запроса задействуется лишь часть параметров. По заявлению Recursive, это делает модель достаточно компактной для ноутбука. Для сравнения, упомянутая компанией Meta Muse Spark Open насчитывает 816 млрд параметров и требует не менее терабайта памяти.
В тестах Recursive на MacBook Pro с чипом Apple M4 Pro Flint генерировала около 131 токена в секунду. Компания сопоставляет этот результат с диапазоном 58–69 токенов в секунду у Google Gemma 4 и Nvidia Nemotron 3.5 Lightning на той же машине. На Nvidia RTX Spark показатель Flint превысил 150 токенов в секунду.
На бенчмарке SWE-Bench Verified, оценивающем исправление реальных программных ошибок, Flint обошла другие модели с числом параметров ниже 50 млрд. В среднем по шести внутренним тестам Recursive выше неё оказалась только Alibaba Qwen3.8 27B. При этом компания предупреждает, что Flint требуется больше направляющих инструкций, чем крупным платным ассистентам, и рекомендует делить сложные задачи на небольшие шаги.
Как Eureka Machine участвовала в разработке
Eureka Machine предлагает идеи, проводит эксперименты и по их результатам выбирает следующие действия. По версии Recursive, система помогала на этапах предварительного обучения, дообучения и инференса Flint. Среди её вкладов компания называет более разреженную форму модели, низкобитное обучение, уменьшившее размер Flint на 71% почти без потери качества, а также специализированные вычислительные ядра.
Релиз продолжает стратегию компании, связанную с вычислительной инфраструктурой: соглашение Recursive с AWS на $410 млн показывает, что Recursive связывала соглашение с Amazon Web Services на $410 млн не столько с ростом штата, сколько с количеством агентов. Долгосрочная цель, которую описывает генеральный директор Ричард Сочер, — рекурсивное самоулучшение под наблюдением людей с возможностью остановить процесс при сбоях.
Что это означает для команд разработки
Flint даёт командам возможность проверять локальный ИИ-инструмент для задач программирования, сохраняя код на собственном устройстве и не привязываясь к оплате облачных запросов. Практический сценарий использования — начинать с ограниченных задач, разбивать крупные поручения и отдельно проверять результат модели перед включением его в рабочий код.