Recursive 发布 Flint：AI 辅助构建的端侧编码模型

Recursive 是一家去年成立的 AI 初创公司，如今正开始名副其实。该公司致力于构建能够自我改进的 AI，并于周三发布了其首个模型 Flint。Flint 是一款免费的编码模型，可在笔记本电脑上运行，且主要借助 AI 辅助构建而成。

Recursive 表示，其自动化研究系统（称为“尤里卡机器”Eureka Machine）参与了 Flint 开发的几乎每一个环节。这使得一个小团队能够在不到四个月的时间内从零开始构建该模型。

Flint 是对递归自我改进（recursive self-improvement）的一次早期公开测试：即 AI 构建更好的 AI，进而再构建更优 AI 的理念。这也是行业内争议最大的观点之一。一些研究人员担心，AI 的自我改进可能会脱离人类控制。目前，Recursive 的版本更为受限：它由人类监督下的 AI 研究助手生成，产出的模型规模小到足以在笔记本电脑上运行。

该公司于五月结束隐身状态，获得了 6.5 亿美元融资，估值达 46.5 亿美元，投资方包括 GV、英伟达（Nvidia）和 AMD Ventures。Recursive 由首席执行官 Richard Socher 领导，他曾任 Salesforce 的首席科学家。

由于 Flint 在用户自己的计算机上运行，而非公司的云服务器，开发者可以离线使用它，保持代码私密性，并避免 AI 云服务根据模型处理的文本量收取的 使用费。该模型可在流行的 AI 模型分享网站 Hugging Face 上免费下载，采用 Apache 2.0 许可证，这是一种允许免费使用和修改的开源许可证。

Flint 是一个混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE），这意味着它在处理任何特定任务时仅调用自身的一小部分参数：每次仅使用 400 亿个设置（即参数）中的 25 亿个。这使得它足够轻量，可以在普通笔记本电脑上运行，并且比上周发布的 Meta 专为 Mac 打造的开放权重模型 Muse Spark Open 小得多。Muse Spark Open 拥有 8160 亿个参数，至少需要 1 TB 内存。

Flint 的速度也很快。在 Recursive 的测试中，它在搭载 Apple M4 Pro 芯片的 MacBook Pro 上每秒生成约 131 个 token（文本块）——大约是同类模型在同一设备上每秒 58 到 69 个 token 的两倍，这些同类模型包括 Google 的 Gemma 4 和 Nvidia 的 Nemotron 3.5 Lightning。在 Nvidia 的 RTX Spark 上，Flint 的速度超过了每秒 150 个 token。

在 SWE-Bench Verified（一项衡量 AI 修复现实世界软件 Bug 能力的基准测试）中，Flint 的表现优于其他参数规模低于 500 亿的模型。在 Recursive 自行进行的六项测试平均值中，只有阿里巴巴的 Qwen3.8 27B 得分高于 Flint。

该公司承认，与大型付费编程助手相比，Flint 需要更多的指导，并建议将大任务拆分为更小的步骤。尽管如此，早期评价依然积极。《Wired》杂志的 Will Knight 使用 配备 48GB 内存的 Mac 运行 Flint，构建了几个小型程序，包括一个待办事项应用和一个用于网络研究检索的工具。他发现，较小的编码模型经常出错或速度较慢，无法与 Claude 或 Codex 相提并论，但 Flint 每次都能完美完成他的编码请求。

Eureka Machine 负责提出想法、运行实验，并利用结果来决定下一步尝试什么。根据该公司的发布视频，它参与了 Flint 构建过程的几乎每个环节，从预训练到后训练以及推理阶段。

Recursive 表示，Eureka 的贡献包括一种更稀疏的模型架构、低比特训练（使 Flint 体积缩小了 71% 且质量几乎无损），以及自定义内核（即加速底层计算的专业程序）。

Recursive 并未说明 Eureka Machine 为研究人员节省了多少时间，但它并非唯一依赖 AI 进行研究的机构。OpenAI 上个月曾表示，截至 8 月中旬，其 AI 智能体记录的工作量相当于人类研究人员每工作一天所完成的 3.1 个工作日。

如果 Recursive 的押注成功，每一款新模型都应能在无需人工干预的情况下承担更长周期的任务。该公司此前曾向 TechCrunch 表示，其于六月与亚马逊云科技（AWS）达成的 4.1 亿美元算力协议“更关乎智能体数量，而非人员编制”。

Socher 在接受《连线》杂志采访时透露，长远目标是让 Eureka Machine 实现完全的递归自我改进，由人类监督整个过程，并在出现异常时能够随时叫停。Recursive 表示，每一款新模型都应将 Eureka Machine 打造为更优秀的研究员，从而帮助它更快地构建下一代模型。