Rohan Paul (@rohanpaul_ai) · 2026/10/22 02:21:28
Recursive Flint 发布：40B MoE 编码模型实现本地高速推理
Recursive AI 推出首个由自动化研究系统 Eureka Machine 构建的 40B 混合专家（MoE）编码模型 Flint。该模型在 MacBook Pro 上实现每秒 125+ token 的高速推理，显著提升了本地编码模型的帕累托前沿，兼顾了接近顶级模型的质量与远超同类模型的速度。Flint 采用 Apache 2.0 协议开源，支持本地部署。
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Rohan Paul (@rohanpaul_ai) · 2026-10-21 18
自动化 AI 研究现在能够产出可供用户下载并在本地机器上完全运行的模型，且采用 Apache 2.0 许可证。
Recursive Flint 是一款拥有 40B 参数的混合专家（MoE）代码模型，由 Eureka Machine 构建而成。这是一个闭环系统，负责提出想法、实施、测试，并根据结果决定下一步尝试什么。
Flint 在 MacBook Pro 上的生成速度超过 125 tokens/秒，约合每秒 90 个单词，阅读速度大约比人类快 20 倍。
它推动了本地代码模型的帕累托前沿（Pareto frontier）。
在配备 48GB 内存的 MacBook 上，本地模型过去往往迫使你在“智能但缓慢”（Qwen3.8 27B 得分最高，但运行速度约为 10 tokens/秒）和“快速但较弱”（小型 Qwen3.5 模型）之间做出选择。
Recursive Flint 在质量上几乎与前者持平（平均约 81% vs 约 85%），但在长达 128K tokens 的会话中运行速度快约 7 倍。图中的阴影区域标示了此前没有任何模型能达到的速度与质量组合。
↳ 引用 @RichardSocher (Richard Socher): 介绍 Flint，@Recursive_SI 的首款模型：一款由我们的自动化研究系统 Eureka Machine 构建的快速本地代码模型。
• 同类最佳快速本地代码能力 • 比同类模型快高达 2 倍：在 MacBook Pro 上达到 125+ tokens/秒，在 RTX Spark 上达到 150+ tokens/秒 • 从零开始构建耗时不到 4 个月
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