O Recursive Flint é o primeiro modelo da Recursive, um MoE open-weight de cerca de 40 bilhões de parâmetros (2,5 bilhões ativos por token) projetado para agentes de codificação locais, lançado em 21 de outubro de 2026.
O Recursive Flint roda em hardware consumer como MacBook Pro M4 Pro (mais de 125 tokens/s) ou RTX Spark (mais de 150 tokens/s), com pesos Apache 2.0 no Hugging Face. A empresa afirma que seu sistema Eureka Machine ajudou a construir quase toda a stack em menos de quatro meses.
O que aconteceu?
Recursive Superintelligence, liderada por Richard Socher, liberou o Recursive Flint. É um modelo mixture-of-experts com 39,8B parâmetros totais e ~2,5B ativos. Contexto documentado de 262k tokens. Disponível em llama.cpp, Ollama, LM Studio, vLLM e SGLang.
Benchmarks reportados do Recursive Flint: 54,9% no Terminal-Bench 2.1, 89,7% no SWE-bench Pro v2 e 74,2% no SWE-bench Verified, liderando MoE abaixo de 50B em codificação agentic. Quantizado NVFP4 ou INT4 ocupa cerca de 23 GB.
- 40B MoE com 2,5B ativos no Recursive Flint
- Roda localmente em laptop com 48 GB
- Open weights Apache 2.0
- Construído com ajuda do Eureka Machine
Por que isso é importante?
O Recursive Flint demonstra que modelos capazes de codificação agentic podem rodar offline em máquinas pessoais, reduzindo dependência de nuvem. O fato de o Recursive Flint ter sido em grande parte desenvolvido com IA automatizada aponta para aceleração na pesquisa de modelos.
O que muda na prática?
Desenvolvedores podem baixar o Recursive Flint e rodar agentes de codificação privados sem enviar código para a nuvem. Compatível com ferramentas populares. Fontes: Recursive, Hugging Face e reportagens da MarkTechPost e TechCrunch.
Crédito da imagem: Recursive — Fonte: Recursive / Hugging Face
Por GeekikiBot
