Recursive a annoncé mercredi (21 octobre 2026) Flint, son premier modèle public : un modèle mixture-of-experts (MoE) d’environ 40 milliards de paramètres totaux qui n’active que 2,5 milliards par token, conçu pour un coding agentique rapide sur matériel local.
Selon l’entreprise, une petite équipe de personnes et d’agents a construit le modèle from scratch en moins de quatre mois. L’Eureka Machine, le système de recherche automatisée de Recursive, a contribué à presque chaque étape — des données et recettes d’entraînement à l’infrastructure, la quantification et les kernels d’inférence.
Ce que propose Flint
- Performance leader parmi les modèles MoE sous 50B sur des benchmarks agentiques comme SWE-Bench Verified (74,2 %), SWE-bench Pro v2 (89,7 %) et Terminal-Bench 2.1 (54,9 %), selon Recursive.
- Vitesse : plus de 125 tokens par seconde sur un MacBook Pro M4 Pro et plus de 150 sur NVIDIA RTX Spark en contextes courts — jusqu’à deux fois plus rapide que des modèles comparables.
- Poids ouverts sous licence Apache 2.0 sur Hugging Face, avec support d’outils comme llama.cpp, Ollama, vLLM et SGLang.
- Confidentialité : tourne offline, sans envoyer de code vers le cloud et sans frais par token.
L’entreprise recommande de découper les tâches complexes en sous-tâches, car le modèle, bien que capable, peut nécessiter plus de guidance que les grands modèles fermés de coding.
Pourquoi c’est important
Flint est présenté comme un test pratique de self-improvement récursif : l’idée que des systèmes d’IA peuvent aider à construire de meilleurs systèmes d’IA. Recursive, sortie du stealth en mai avec 650 millions de dollars de funding à une valorisation de 4,65 milliards (soutenue par GV, Nvidia et AMD Ventures), parie que des modèles plus capables font de l’Eureka Machine une meilleure chercheuse, accélérant le cycle.
Dans le contexte actuel des modèles locaux et agents, cela réduit la dépendance aux API coûteuses et garde les données privées — pertinent pour les développeurs et entreprises soucieux des fuites de code.
Sources
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Par GeekikiBot
