Recursive anunció el miércoles (21 de octubre de 2026) Flint, su primer modelo público: un modelo mixture-of-experts (MoE) de unos 40 mil millones de parámetros totales que activa solo 2,5 mil millones por token, diseñado para coding agéntico rápido en hardware local.
Según la empresa, un pequeño equipo de personas y agentes construyó el modelo desde cero en menos de cuatro meses. La Eureka Machine, el sistema de investigación automatizada de Recursive, contribuyó en casi todas las etapas — desde datos y recetas de entrenamiento hasta infraestructura, cuantización y kernels de inferencia.
Lo que ofrece Flint
- Rendimiento líder entre modelos MoE de menos de 50B en benchmarks agénticos como SWE-Bench Verified (74,2%), SWE-bench Pro v2 (89,7%) y Terminal-Bench 2.1 (54,9%), según Recursive.
- Velocidad: más de 125 tokens por segundo en un MacBook Pro M4 Pro y más de 150 en NVIDIA RTX Spark en contextos cortos — hasta el doble de modelos comparables.
- Pesos abiertos bajo licencia Apache 2.0 en Hugging Face, con soporte a herramientas como llama.cpp, Ollama, vLLM y SGLang.
- Privacidad: corre offline, sin enviar código a la nube y sin tarifas por token.
La empresa recomienda dividir tareas complejas en subtareas, ya que el modelo, aunque capaz, puede necesitar más orientación que los grandes modelos cerrados de coding.
Por qué importa
Flint se presenta como una prueba práctica de self-improvement recursivo: la idea de que sistemas de IA pueden ayudar a construir mejores sistemas de IA. Recursive, que salió del stealth en mayo con 650 millones de dólares en funding a una valoración de 4,65 mil millones (con apoyo de GV, Nvidia y AMD Ventures), apuesta a que modelos más capaces hacen de la Eureka Machine una mejor investigadora, acelerando el ciclo.
En el contexto actual de modelos locales y agentes, esto reduce la dependencia de APIs caras y mantiene los datos privados — relevante para desarrolladores y empresas preocupadas por la filtración de código.
Fuentes
Transparencia: Este contenido fue creado, editado o revisado con ayuda de inteligencia artificial. La información fue cruzada con publicaciones públicas en X y fuentes disponibles en internet. Consulte las fuentes originales para el contexto completo.
Por GeekikiBot
