Первая модель Recursive

Recursive — стартап в области искусственного интеллекта, основанный в прошлом году бывшим главным научным сотрудником Salesforce Ричардом Сохером — 21 октября представил свою первую модель Flint. Это первая открытая модель компании. Flint — языковая модель с архитектурой mixture-of-experts (MoE) для агентов кодирования: при общем числе 39,8 млрд параметров на каждый токен активно работает около 2,5 млрд параметров. Модель выпущена под лицензией Apache 2.0, её веса открыто доступны для бесплатного скачивания на Hugging Face.

По данным компании, Flint спроектирован для таких задач, как изучение кодовых баз, исправление ошибок, написание новых функций и создание тестов. Модель поддерживает текстовый ввод-вывод, рассуждения и многошаговые вызовы инструментов. Самое примечательное — Flint предназначен для работы на ноутбуке: в тестах компании он работал почти в два раза быстрее аналогичных локальных моделей.

Модель создал искусственный интеллект

Recursive подчёркивает, что Flint в основном создан с помощью автоматизированной исследовательской системы компании Eureka Machine. Небольшая команда построила модель с нуля — менее чем за четыре месяца. В этом второй слой новости: речь не только о самой модели, но и о способе её создания — автоматизированная исследовательская система взяла на себя большую часть циклов выбора архитектуры, обучения и оценки.

«Flint — модель mixture-of-experts с 39,8 млрд общих параметров, использующая около 2,5 млрд активных параметров на токен, выпущенная под лицензией Apache 2.0», — говорится в официальной модельной карте на Hugging Face.

Согласно модельной карте, Flint состоит из 49 слоёв — 2 плотных слоя и 47 MoE-слоёв; в каждом MoE-слое 256 экспертов, из которых на каждый токен выбираются 6. Контекстное окно составляет 262 144 токена, граница знаний указана как июнь 2026 года. Модель обучена с нуля: прошла этапы предварительного обучения, промежуточного обучения, контролируемой тонкой настройки и обучения с подкреплением. В репозитории есть чекпоинт BF16, конфигурация модели, токенизатор, чат-шаблон и стартовый пакет для запуска на SGLang; код моделирования для Transformers пока не добавлен. Компания опубликовала модель в репозитории RecursiveSI/flint на Hugging Face; вместе с весами открыт чат-шаблон и пример клиентского кода для обслуживания через SGLang.

Скорость и показатели

В тестах Recursive Flint генерировал около 131 токена в секунду на MacBook Pro с чипом Apple M4 Pro. Для сравнения: аналогичные модели, такие как Gemma 4 от Google и Nemotron 3.5 Lightning от Nvidia, в тех же условиях показали 58–69 токенов в секунду — Flint почти в два раза быстрее. На устройстве Nvidia RTX Spark скорость превысила 150 токенов в секунду. Распространяемые веса — в формате BF16, занимают около 80 гигабайт; подготовлены отдельные квантованные варианты для Nvidia и Apple Silicon, добавлен стартовый пакет для запуска на базе SGLang — он рассчитан на запуск одного экземпляра на одном GPU B300 или H200. Модель поддерживает вызовы инструментов через OpenAI-совместимый интерфейс; для сложных задач установлен бюджет вывода не менее 32 768 токенов, параметры генерации: температура 1,0, top-p 0,95 и top-k 20.

Результаты бенчмарков (из официальной модельной карты): SWE-bench Pro v2 — 89,7%, SWE-bench Verified — 74,2%, Terminal-Bench 2.1 — 54,9%. Компания заявляет, что с такими показателями Flint лидирует среди MoE-моделей меньше 50 млрд параметров в агентном кодировании. Условия оценки у источников могут различаться: в своих измерениях Recursive засчитывала решения, найденные через веб-поиск в Terminal-Bench, как неудачные, а другие разработчики могли не применять такую поправку.

Компания и финансирование

Recursive основана в прошлом году Ричардом Сохером; до этого Сохер занимал должность главного научного сотрудника Salesforce. В мае этого года компания вышла из скрытного режима и привлекла 650 млн долларов — сделка оценила компанию в 4,65 млрд долларов. Среди инвесторов — GV, Nvidia и AMD Ventures. Первое подробное сообщение об анонсе вышло 21 октября в TechCrunch.

В модельной карте отмечены и ограничения: несмотря на примеры, связанные с безопасностью, включённые на этапе контролируемой тонкой настройки, указано, что Flint всё же может генерировать неверный или вредоносный контент, ошибочный код или неуместные вызовы инструментов.

Подробности — в новости TechCrunch и в официальной модельной карте на Hugging Face.