Recursive lanza Flint, un modelo de codificación portátil construido en gran parte por IA
Flint es un modelo de codificación de 40 mil millones de parámetros que funciona en portátiles y se construyó con la ayuda de IA recursiva.
Los hechos
- Flint contiene 40 mil millones de parámetros y utiliza 2,5 mil millones a la vez, según TechCrunch.
- Recursive afirma que el modelo se construyó en menos de cuatro meses por un pequeño equipo que utilizó su sistema de investigación automatizado, la Eureka Machine, según TechCrunch.
- El modelo es gratuito, de código abierto bajo Apache 2.0 y está disponible en Hugging Face, según TechCrunch.
- En pruebas de referencia, Flint generó 131 tokens por segundo en un MacBook Pro M4 Pro, superando a modelos de tamaño similar, según TechCrunch.
- En SWE‑Bench Verified, Flint obtuvo puntuaciones superiores a todos los modelos con menos de 50 mil millones de parámetros, salvo el Qwen3.8 27B de Alibaba, según TechCrunch.
Flint es un modelo de codificación de 40 mil millones de parámetros que funciona en un portátil y puede usarse sin conexión, manteniendo el código privado y evitando costes de uso en la nube, según TechCrunch.
Recursive afirma que su sistema de investigación automatizado, la Eureka Machine, ayudó en casi cada paso del desarrollo de Flint, permitiendo a un pequeño equipo construir el modelo en menos de cuatro meses, según TechCrunch y Wired.
Las pruebas de referencia muestran que Flint generó 131 tokens por segundo en un MacBook Pro con un chip Apple M4 Pro, aproximadamente el doble de la velocidad de modelos comparables, y 150 tokens por segundo en un Nvidia RTX Spark, según TechCrunch.
El modelo se publica bajo la licencia Apache 2.0 y se puede descargar gratis desde Hugging Face, según TechCrunch.
Will Knight, de Wired, probó Flint en un Mac con 48 GB de RAM y descubrió que completó varios programas pequeños sin errores, observando que funcionaba mejor que modelos de codificación más pequeños, según Wired.
Contexto
El lanzamiento de Flint por parte de Recursive ilustra el enfoque de la compañía en la mejora propia recursiva, un método controvertido que utiliza la IA para crear una IA mejor. Algunos expertos temen que dichos sistemas puedan escapar del control humano, y se han propuesto varios proyectos de ley en el Congreso para prohibir la mejora propia recursiva.
Cómo lo titularon los medios
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