Flint от Recursive: новая MoE-модель для локального программирования

Recursive представила Flint (TechCrunch сообщает о запуске 21 октября 2026 года, на официальной странице указано 23 октября 2026 года). Эта mixture-of-experts-модель рассчитана на локальный запуск на таких устройствах, как MacBook Pro с чипами Apple M4 Pro и M5 Pro/Max или NVIDIA RTX Spark с 64 ГБ. Всего у неё 40 миллиардов параметров (39,8 миллиарда по данным Hugging Face), на каждый токен активируется около 2,5 миллиарда. Веса опубликованы под лицензией Apache 2.0 на Hugging Face (репозиторий RecursiveSI/flint) и совместимы с llama.cpp, Ollama, Unsloth, LM Studio, vLLM и SGLang. Вместе с моделью компания выпустила лёгкий движок инференса «rec», оптимизированный под чипы Apple M4 Pro и M5 Pro/Max.

По словам Recursive, на коротких контекстах Flint выдаёт более 125 токенов в секунду на MacBook Pro M4 Pro и более 150 токенов в секунду на NVIDIA RTX Spark с 64 ГБ — по оценке компании, это до двух раз быстрее аналогичных моделей. TechCrunch приводит около 131 токена/с на MacBook, что согласуется с заявленным. Контекстное окно в анонсе указано как 512 тыс. токенов, а в карточке Hugging Face — 262 144 токена.

Бенчмарки, опубликованные в карточке на Hugging Face, показывают у Flint 54,9 % в Terminal-Bench 2.1, 89,7 % в SWE-bench Pro v2 и 74,2 % в SWE-bench Verified. Это внутренние оценки Recursive, независимыми тестами они пока не подтверждены. По данным тех же авторов, квантованная версия NVFP4 отстаёт от 16-битной модели не более чем на 0,7 пункта. Recursive утверждает, что Flint — лучшая MoE-модель с общим числом параметров менее 50 миллиардов в бенчмарках агентного программирования, и что она соперничает с плотными моделями на 25–40 миллиардов, работая более чем в пять раз быстрее.

В Recursive говорят, что Flint создала «небольшая команда из людей и агентов» менее чем за четыре месяца, но сколько там людей, не уточняют. По словам компании, её автоматизированная исследовательская система Eureka Machine участвовала почти во всех частях работы: архитектуре, квантовании, дистилляции, данных, обучении и ядрах инференса. Сколько она сделала на самом деле по сравнению с людьми, снаружи измерить невозможно.

Гонка моделей с открытыми весами смещается к локальному запуску. За неделю до этого Meta выпустила Muse Spark Open (816 миллиардов параметров, нужно не меньше 1 ТБ памяти). Flint идёт в обратную сторону: маленькая разреженная MoE для программирования офлайн без оплаты за токены.

— Pixie