Стартап Recursive Superintelligence выпустил Flint — открытую модель для кодинг-агентов, способную разбирать незнакомые репозитории, исправлять ошибки, добавлять функции и писать тесты. По данным Хайтек+, архитектуру, методы обучения и код проекта почти полностью разработала ИИ-система Eureka Machine; модель собрали менее чем за четыре месяца.

В тестах Flint показала высокие результаты в агентном программировании. Проект также усилил дискуссию о рекурсивном самосовершенствовании ИИ и связанных с ним рисках.

• Flint построена на архитектуре MoEi: 39,8 млрд общих параметров, из них около 2,5 млрд активны при обработке каждого токена; модель имеет 49 слоёв и контекстное окно на 262 тысячи токенов.
• В каждом слое — 256 экспертов: для токена выбираются шесть, а один общий эксперт работает постоянно. Большая часть слоёв внимания использует скользящее окноi вместо полного контекста, чтобы экономить вычисления.
• На тестах модель набрала 74,2% на SWE-bench Verifiedi и 54,9% на Terminal-Bench 2.1.
• Recursive утверждает, что Flint — лучшая MoE-модель среди моделей меньше 50 млрд параметров и сопоставима с плотными моделями на 25–40 млрд параметров, работая впятеро быстрее.
• На коротком контексте скорость превышает 125 токенов в секунду на MacBook с M4 Pro и 150 токенов в секунду на NVIDIA RTX Spark с 64 ГБ памяти.
• Flint работает с llama.cpp, Ollama, LM Studio, vLLM и SGLang; для ноутбуков с M4 Pro и M5 Pro или Max доступен собственный движок rec. Лицензия модели — Apache 2.0.
• Recursive вышла из тени в мае с $650 млн инвестиций. Среди основателей — бывший главный научный сотрудник Salesforce Ричард Сочер; в команду также вошли исследователи и разработчики из Google, FAIR, DeepMind и OpenAI.