Recursive推出本地编码模型Flint
Recursive发布了专为本地硬件设计的编码模型Flint。该模型由人机协作团队在不到四个月内从零开发，并借助自动研究系统Eureka Machine完成。
高效架构与性能表现
Flint拥有400亿参数，采用混合专家（MoE）架构，每令牌仅激活25亿参数，有效降低计算负载。测试显示，在搭载M4 Pro芯片的MacBook Pro上，短上下文场景生成速度超125 tokens/s。据官方评估，其特定编码测试表现优于参数量低于500亿的MoE模型。
Eureka Machine自动化研发
开发中使用的Eureka Machine实现了想法生成、实验执行及新试验规划的自动化，覆盖模型架构、训练方法及运行速度优化等全流程。
开源许可与使用建议
模型权重以Apache 2.0许可证通过Hugging Face发布，支持离线本地运行，保障数据安全且免除API费用。官方建议将复杂任务拆解为小步骤，并指出Flint可能比大型闭源模型需要更多引导。
融资背景与未来规划
今年五月，Recursive在Richard Socher领导下获6.5亿美元投资（估值65亿美元），投资方包括GV、Nvidia及AMD Ventures等。Flint被视为“研究循环”的首步，旨在通过提升Eureka Machine能力，以更低成本、更快速度迭代出更高容量的后续模型。