美国初创公司Recursive发布Flint：称主要由AI构建的笔记本端编码模型
Recursive推出开源编码模型Flint，称其研发过程主要由内部AI系统辅助完成，展示了AI加速自身开发的潜力。
美国AI初创公司Recursive于10月21日发布了其首个公开模型Flint。这是一款专为笔记本电脑设计的开源编码模型，公司声称该模型的开发过程“很大程度上由AI协助完成”。
Flint的核心卖点在于其背后的研发工具——Recursive称之为“尤里卡机器”（Eureka Machine）。据TechCrunch报道，该系统参与了从预训练到后训练的几乎每一个步骤，使一个小团队能够在不到四个月的时间内从零开始构建出这一模型。这被视为对“递归自我改进”概念的一次早期公开测试，即利用AI来构建更好的AI。
在技术规格上，Flint是一个混合专家模型（Mixture-of-Experts），总参数为400亿，但在处理任何特定任务时仅激活其中的25亿参数。这种架构使其足够轻量，可以在普通笔记本电脑上运行。相比之下，Meta上周发布的面向Mac的开源模型Muse Spark Open拥有8160亿参数，且需要至少1TB内存。
Recursive提供的基准测试数据显示，Flint在配备Apple M4 Pro芯片的MacBook Pro上每秒可生成约131个token，速度约为Google Gemma 4和Nvidia Nemotron 3.5 Lightning等同类模型的2倍。在SWE-Bench Verified（衡量修复真实软件Bug能力的基准）中，Flint的表现优于其他参数量低于500亿的模型。然而，这些性能数据均为厂商自测结果，尚未经过独立第三方的大规模复现验证。
Flint采用Apache 2.0许可证，允许免费使用和修改，并已在Hugging Face上线。由于模型在用户本地计算机而非云端服务器运行，开发者可以离线使用、保持代码隐私，并避免基于文本处理量的云服务费用。
尽管Recursive承认Flint在处理复杂任务时需要比大型付费助手更多的指导，但早期评测显示其在小型编程任务中表现稳健。Wired记者Will Knight在48GB内存的Mac上使用Flint成功构建了多个小程序，指出其响应准确且速度快于其他小型模型。