Flint Recursive выпустила открытую ИИ-модель для локального программирования

21 октября 2026 года компания Recursive Superintelligence выпустила Flint — первую открытую модель с весами под лицензией Apache 2.0. Модель предназначена для локального запуска и работы в составе агентов, которые исследуют кодовые базы, исправляют ошибки и пишут тесты.

Flint построена как decoder-only Transformer с 49 слоями и гибридным механизмом внимания. Общий объем параметров составляет 39,8 млрд, при этом активно используется около 2,5 млрд на токен благодаря 256 экспертам, из которых выбираются шесть плюс один общий.

Технические характеристики и требования к оборудованию Flint Recursive

Модель поддерживает контекст до 512 тыс. токенов с рекомендуемым значением 256 тыс. и обученным — 262 тыс. В составе 35 слоев используют скользящее окно размером 513 токенов, а 14 слоев — полное внимание. Flint работает только с текстом, поддерживает рассуждения и вызов инструментов в формате OpenAI. Отсечка знаний — июнь 2026 года.

Для запуска в 4-битном квантовании требуется около 23 ГБ видеопамяти. На MacBook Pro с чипом M4 Pro скорость генерации превышает 125 токенов в секунду при коротких контекстах. На NVIDIA RTX с 64 ГБ памяти показатель достигает 150 токенов в секунду. Модель совместима с llama.cpp, Ollama, LM Studio, vLLM и SGLang.

Веса опубликованы на Hugging Face в форматах BF16 и квантованных вариантах вместе с набором для SGLang. Разработчики отмечают, что модель создавалась с нуля менее чем за четыре месяца с помощью системы автоматизированных исследований Eureka Machine.

Результаты Flint Recursive на бенчмарках SWE-bench и других тестах

По данным Recursive, средний показатель pass@1 при пяти и более попытках составил 54,9 % на Terminal-Bench 2.1, 89,7 % на SWE-bench Pro v2 и 74,2 % на SWE-bench Verified. На LiveCodeBench v6 результат достиг 80,3 %, на IFBench — 89,2 %, на IFEval — 95,1 %. Среди MoE-моделей с менее чем 50 млрд параметров Flint занимает первое место по агентным задачам программирования.

Скорость работы выше, чем у сопоставимых плотных моделей объемом 25–40 млрд параметров. Компания подчеркивает, что Flint лидирует именно в сценариях использования агентов, а не только в статических тестах. Независимые бенчмарки и результаты лидербордов пока не опубликованы.

Recursive Superintelligence вышла из режима stealth в мае 2026 года с привлечением 650 млн долларов при оценке 4,65 млрд долларов. Среди инвесторов — GV, Nvidia и AMD Ventures. Следующие модели компания планирует развивать в направлении самоулучшающихся систем и сопутствующей инфраструктуры. Веса Flint уже доступны для скачивания и локального использования.