Recursive lança Flint, modelo de IA para programação
A Recursive lançou o Flint, modelo de linguagem de pesos abertos para programação agêntica, disponível no Hugging Face sob licença Apache 2.0 e construído em menos de quatro meses com apoio do sistema Eureka Machine.
Pontos principais
- A Recursive informa 39,8 bilhões de parâmetros no total e cerca de 2,5 bilhões ativos por token, em arquitetura de mistura de especialistas (MoE).
- Segundo a empresa, uma pequena equipe de pessoas e agentes construiu o modelo do zero em menos de quatro meses, com o Eureka Machine ajudando a desenvolver quase todas as partes da pilha.
- A empresa declara mais de 125 tokens por segundo em MacBook Pro M4 Pro e mais de 150 em NVIDIA RTX Spark com 64 GB, em contextos curtos.
- A Recursive declara 89,7% no SWE-bench Pro v2, 74,2% no SWE-bench Verified e 54,9% no Terminal-Bench 2.1, e afirma superar outros MoE com menos de 50 bilhões de parâmetros em benchmarks de agentes de código.
- O checkpoint principal, em BF16 e com cerca de 80 GB, exige uma GPU B300 ou H200 por réplica; as versões quantizadas para Apple Silicon e NVIDIA são publicadas separadamente.
- Pesos no Hugging Face sob licença Apache 2.0, compatíveis com llama.cpp, Ollama, Unsloth, LM Studio, vLLM e SGLang.
A Recursive Superintelligence anunciou o Flint, modelo de linguagem para programação agêntica. Na página do modelo no Hugging Face, a empresa diz que ele se destina a investigar bases de código, corrigir bugs, implementar funcionalidades e escrever testes.
No anúncio, a própria Recursive reconhece que o Flint "pode precisar de mais orientação do que os maiores modelos de código fechados" e recomenda dividir tarefas complexas em subtarefas, com instruções explícitas. Os números de benchmark e de velocidade são divulgados pela própria empresa.
Fontes primárias
Introducing Flint
Flint é um modelo mixture-of-experts com 40B parâmetros totais e 2,5B ativos por token, voltado a programação agêntica em hardware local. Segundo a Recursive, supera modelos MoE com menos de 50 bi de parâmetros em benchmarks de agentes de código e rivaliza com o desempenho de codificação de modelos densos de 25–40 bi, rodando mais de cinco vezes mais rápido. Velocidade declarada: mais de 125 tokens/s em MacBook Pro M4 Pro e mais de 150 tokens/s em NVIDIA RTX Spark com 64 GB, em contextos curtos. Foi construído “do zero em menos de quatro meses” por “uma pequena equipe de pessoas e agentes”, com o Eureka Machine, sistema de pesquisa e desenvolvimento de IA automatizado da empresa, que segundo o texto ajudou a desenvolver “quase todas as partes” da pilha de construção do modelo. Pesos abertos no Hugging Face sob Apache 2.0; compatível com llama.cpp, Ollama, Unsloth, LM Studio, vLLM e SGLang. A própria empresa diz que o Flint “pode precisar de mais orientação do que os maiores modelos de código fechados”.
RecursiveSI/flint — model card
Model card do Flint, licença Apache 2.0: 39,8 bi de parâmetros totais, cerca de 2,2 bi no corpo ativo (designação 40B-A2.5B arredondada); transformer decoder-only mixture-of-experts com 49 camadas (2 densas, 47 MoE), 256 experts roteados com 6 ativos por token mais um expert compartilhado, contexto documentado de 262.144 tokens. Pretendido para “investigar codebases, corrigir bugs, implementar features e escrever testes”. Resultados reportados pelo desenvolvedor: Terminal-Bench 2.1 54,9%; SWE-bench Pro v2 89,7%; SWE-bench Verified 74,2% (pass@1, média de ao menos cinco tentativas, temperatura 1,0). Roda em uma GPU B300 ou H200 por réplica; checkpoint BF16 de cerca de 80 GB. Variantes quantizadas para NVIDIA e Apple Silicon são “preparadas separadamente” e não estão neste repositório. O card não traz métricas de velocidade de inferência.
Cobertura da mídia
@Recursive_SI: Recursive Flint is here: our first model, built with the Eureka Machine. Fast, local coding. Open weights available on Hugging Face. https://t.co/BSQ6J4ffVt
x.com • 21 out, 13:41
@_rockt: We are releasing our first model, Flint, a best-in-class local OSS coding model that runs at 150+ tokens/s on an @nvidia DGX Spark and 125+ tokens/s on a MacBook Pro M4—developed f…
x.com • 21 out, 13:31
Recursive releases Flint, an open-weight, 40B-parameter coding model developed with its Eureka Machine AI system, which automated most of the development (Will Knight/Wired)
Techmeme • 21 out, 13:35