Recursiveʻning birinchi modeli
Recursive — oʻtgan yili sobiq Salesforce bosh olimi Richard Socher tomonidan asos solingan sunʻiy intellekt startapi — 21-oktabrda oʻzining birinchi modeli Flintʻni taqdim etdi. Bu — kompaniyaning ilk ochiq modeli. Flint — kodlash agentlari uchun moʻljallangan mixture-of-experts (MoE) arxitekturali til modeli: jami 39,8 mlrd parametrga ega boʻlsa-da, har bir token uchun taxminan 2,5 mlrd parametr faol ishlaydi. Model Apache 2.0 litsenziyasi ostida eʻlon qilindi, ogʻirliklari Hugging Faceʻda bepul yuklab olish uchun ochiq.
Kompaniya maʻlumotiga koʻra, Flint kod bazalarini oʻrganish, xatolarni tuzatish, yangi funksiyalarni yozish va testlarni yaratish kabi vazifalar uchun loyihalangan. Model matn kiritish-chiqarish, mulohaza yuritish va koʻp bosqichli vosita chaqiruvlarini qoʻllab-quvvatlaydi. Eng diqqatga sazovor jihati — Flint noutbukda ishlashga moʻljallangan: kompaniya testlarida u shunga oʻxshash lokal modellarga qaraganda qariyb ikki baravar tez ishladi.
Modelni sunʻiy intellekt yaratdi
Recursiveʻning taʻkidlashicha, Flint asosan kompaniyaning Eureka Machine nomli avtomatlashtirilgan tadqiqot tizimi yordamida yaratilgan. Kichik jamoa modelni noldan — toʻrt oydan kam muddatda qurgan. Bu yangilikning ikkinchi qatlami: gap nafaqat modelning oʻzi, balki uni yaratish usuli haqida ham — avtomatlashtirilgan tadqiqot tizimi arxitektura tanlash, oʻqitish va baholash sikllarining katta qismini oʻz zimmasiga olgan.
"Flint — 39,8 mlrd umumiy parametrga ega mixture-of-experts modeli boʻlib, token boshiga taxminan 2,5 mlrd faol parametr ishlatadi va Apache 2.0 litsenziyasi ostida eʻlon qilindi", — deyiladi Hugging Faceʻdagi rasmiy model kartasida.
Model kartasiga koʻra, Flint 49 qatlamdan iborat — 2 zich qatlam va 47 MoE qatlami; har bir MoE qatlamida 256 ekspert mavjud boʻlib, har bir token uchun ulardan 6 tasi tanlanadi. Kontekst oynasi 262 144 tokenni tashkil etadi, bilim chegarasi 2026-yil iyun deb koʻrsatilgan. Model noldan oʻqitilgan: oldindan oʻqitish, oraliq oʻqitish, nazoratli nozik sozlash va mustahkamlovchi oʻqitish bosqichlaridan oʻtgan. Repozitoriyda BF16 chekpoint, model konfiguratsiyasi, tokenayzer, chat shabloni va SGLang ishga tushirish toʻplami mavjud; Transformers uchun modellashtirish kodi hozircha qoʻshilmagan. Kompaniya modelni Hugging Faceʻdagi RecursiveSI/flint repozitoriyasida eʻlon qildi; vaznlar bilan birga chat shabloni va SGLang xizmat koʻrsatish boʻyicha misol mijoz kodi ham ochiq.
Tezlik va koʻrsatkichlar
Recursive testlarida Flint Apple M4 Pro chipli MacBook Proʻda soniyasiga taxminan 131 token ishlab chiqardi. Taqqoslash uchun: Googleʻning Gemma 4 va Nvidiaʻning Nemotron 3.5 Lightning kabi shunga oʻxshash modellari xuddi shu sharoitda soniyasiga 58–69 token koʻrsatgan — Flint ulardan qariyb ikki baravar tez. Nvidia RTX Spark qurilmasida esa tezlik soniyasiga 150 tokendan oshdi. Tarqatilayotgan vaznlar BF16 formatida boʻlib, taxminan 80 gigabaytni tashkil etadi; Nvidia va Apple Silicon uchun alohida kvantlangan variantlar tayyorlangan, SGLang asosidagi ishga tushirish toʻplami ham qoʻshilgan — u bitta B300 yoki H200 GPUʻda bitta nusxani ishga tushirishga moʻljallangan. Model OpenAI mos interfeys orqali vosita chaqiruvlarini qoʻllab-quvvatlaydi; murakkab masalalar uchun kamida 32 768 tokenli chiqish byudjeti belgilangan, yaratish sozlamalari sifatida harorat 1,0, top-p 0,95 va top-k 20 koʻrsatilgan.
Benchmark natijalari (rasmiy model kartasidan): SWE-bench Pro v2 da 89,7 foiz, SWE-bench Verified da 74,2 foiz, Terminal-Bench 2.1 da 54,9 foiz. Kompaniyaning daʻvo qilishicha, bu koʻrsatkichlar bilan Flint 50 mlrd parametrdan kichik MoE modellari orasida agentli kodlash boʻyicha yetakchilik qiladi. Baholash sharoitlari manbalar orasida farq qilishi mumkin: Recursive oʻz oʻlchovlarida Terminal-Benchʻda veb-qidiruv orqali topilgan yechimlarni muvaffaqiyatsiz deb hisoblagan, boshqa ishlab chiquvchilar esa bunday tuzatishni qoʻllamagan boʻlishi mumkin.
Kompaniya va moliyalashtirish
Recursive oʻtgan yili Richard Socher tomonidan asos solingan; Socher bunga qadar Salesforceʻning bosh olimi lavozimida ishlagan. Kompaniya joriy yilning may oyida yashirin rejimdan chiqdi va 650 mln dollar mablagʻ jalb qildi — bitim kompaniyani 4,65 mlrd dollarga baholadi. Investorlar orasida GV, Nvidia va AMD Ventures bor. Eʻlon haqidagi birinchi batafsil xabar 21-oktabrda TechCrunchʻda chop etildi.
Model kartasida cheklovlar ham qayd etilgan: nazoratli nozik sozlash bosqichiga xavfsizlikka oid misollar kiritilgan boʻlsa-da, Flint baribir notoʻgʻri yoki zararli kontent, xatoli kod yoki nooʻrin vosita chaqiruvlari yaratishi mumkinligi koʻrsatilgan.
Batafsil maʻlumot TechCrunchʻdagi yangilikda va Hugging Faceʻdagi rasmiy model kartasida keltirilgan.
