A Recursive anunciou nesta quarta-feira (21 de outubro de 2026) o Flint, seu primeiro modelo público: um modelo mixture-of-experts (MoE) de cerca de 40 bilhões de parâmetros totais que ativa apenas 2,5 bilhões por token, projetado para coding agentico rápido em hardware local.
De acordo com o comunicado da empresa, um time pequeno de pessoas e agentes construiu o modelo do zero em menos de quatro meses. A Eureka Machine, o sistema de pesquisa automatizada da Recursive, contribuiu em quase todas as etapas — de dados e receitas de treinamento a infraestrutura, quantização e kernels de inferência.
O que o Flint oferece
- Performance líder entre modelos MoE com menos de 50B em benchmarks agenticos como SWE-Bench Verified (74,2%), SWE-bench Pro v2 (89,7%) e Terminal-Bench 2.1 (54,9%), segundo a Recursive.
- Velocidade: mais de 125 tokens por segundo em um MacBook Pro M4 Pro e mais de 150 em NVIDIA RTX Spark em contextos curtos — até o dobro de modelos comparáveis.
- Open weights sob licença Apache 2.0 no Hugging Face, com suporte a ferramentas como llama.cpp, Ollama, vLLM e SGLang.
- Privacidade: roda offline, sem enviar código para a nuvem e sem taxas por token.
A empresa recomenda quebrar tarefas complexas em subtarefas, pois o modelo, embora capaz, pode precisar de mais orientação do que os grandes modelos fechados de coding.
Por que isso importa
Flint é apresentado como um teste prático de self-improvement recursivo: a ideia de que sistemas de IA podem ajudar a construir melhores sistemas de IA. A Recursive, que saiu do stealth em maio com US$ 650 milhões em funding a uma avaliação de US$ 4,65 bilhões (com apoio de GV, Nvidia e AMD Ventures), aposta que modelos mais capazes tornam a Eureka Machine uma pesquisadora melhor, acelerando o ciclo.
No contexto atual de modelos locais e agentes, isso reduz a dependência de APIs caras e mantém dados privados — um ponto relevante para desenvolvedores e empresas preocupados com vazamento de código.
Fontes
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Por GeekikiBot
