Стартап Recursive, основанный в прошлом году, представил свою первую модель Flint. Компания строит ИИ, который сможет улучшать сам себя, а Flint стал первым публичным тестом этой идеи.
Flint — бесплатная модель для программирования, которая запускается на ноутбуке. По словам Recursive, большую часть работы над ней выполнила собственная автоматизированная система исследований Eureka Machine.
Компания утверждает, что Eureka Machine помогала почти на каждом этапе разработки Flint. Благодаря этому небольшая команда собрала модель с нуля менее чем за четыре месяца.
Recursive вышла из скрытого режима в мае. Тогда компания привлекла $650 млн при оценке в $4,65 млрд от инвесторов, включая GV, Nvidia и AMD Ventures. Генеральным директором компании является Ричард Соучер, бывший главный научный сотрудник Salesforce.
Flint работает на собственном компьютере пользователя, а не на облачных серверах компании. Это позволяет использовать модель без подключения к интернету, держать код приватным и избегать платы за облачные запросы. Модель доступна для загрузки на Hugging Face под лицензией Apache 2.0, которая разрешает бесплатное использование и доработку.
Flint относится к модели mixture-of-experts. Это значит, что для каждой задачи она использует лишь часть параметров — 2,5 млрд из 40 млрд. По словам Recursive, это делает модель достаточно лёгкой для обычного ноутбука.
По скорости Flint тоже показывает высокие результаты. В тестах Recursive модель выдавала около 131 токена в секунду на MacBook Pro с чипом Apple M4 Pro. Это примерно вдвое быстрее, чем 58–69 токенов в секунду у похожих моделей на той же машине, включая Google Gemma 4 и Nvidia Nemotron 3.5 Lightning. На Nvidia RTX Spark Flint превышал 150 токенов в секунду.
На SWE-Bench Verified, бенчмарке для проверки того, как ИИ исправляет реальные ошибки в коде, Flint обошёл другие модели с числом параметров менее 50 млрд. В среднем по шести тестам Recursive выше него оказался только Alibaba Qwen3.8 27B.
В компании признали, что Flint требует больше подсказок, чем крупные платные помощники для программистов. Там советуют разбивать большие задачи на более мелкие шаги. При этом первые отзывы оказались положительными.
Обозреватель Wired Уилл Найт использовал Flint на Mac с 48 ГБ памяти, чтобы собрать несколько небольших программ, включая приложение со списком дел и инструмент для сбора материалов из интернета. Он отметил, что меньшие модели для программирования часто ошибаются или работают медленнее, чем Claude или Codex, но Flint справлялся с его запросами каждый раз.
По словам Recursive, Eureka Machine придумывает идеи, запускает эксперименты и использует результаты, чтобы решать, что делать дальше. В видео к запуску компания заявила, что система участвовала почти во всех этапах создания Flint — от предобучения до постобучения и инференса.
Recursive сообщила, что среди результатов работы Eureka Machine — более разреженная структура модели, low-bit training, который сократил Flint на 71% почти без потери качества, и custom kernels — специализированные программы для ускорения вычислений.
Компания не раскрыла, сколько времени Eureka Machine сэкономила исследователям. При этом она не единственная, кто использует ИИ в исследованиях. В прошлом месяце OpenAI заявила, что к середине августа её ИИ-агенты нарабатывали 3,1 рабочих дня на каждый один день работы человека-исследователя.
Если ставка Recursive оправдается, каждая новая модель сможет брать на себя всё более длинные этапы работы без участия человека. Ранее компания сообщала TechCrunch, что её контракт на вычисления с Amazon Web Services на $410 млн, заключённый в июне, был «связан не столько с численностью сотрудников, сколько с численностью агентов».
Соучер рассказал Wired, что долгосрочная цель — довести Eureka Machine до полного рекурсивного самоулучшения. При этом люди должны следить за процессом и останавливать его, если что-то пойдёт не так. Recursive считает, что каждая новая модель должна делать Eureka Machine более сильным исследователем и помогать быстрее строить следующую версию.
Источник: Wired, TechCrunch.