Recursive、AI主導で開発されたラップトップ向けコーディングモデル『Flint』を発表
Flintは40億パラメータを持つラップトップ上で動作するコーディングモデルで、Recursive AIの支援で構築された。
要点
- TechCrunchによると、Flintは40億パラメータを備え、同時に2.5億パラメータを使用する。
- TechCrunchによると、Recursiveは小規模なチームが自動化研究システム『Eureka Machine』を利用して、4か月未満でモデルを構築したと述べている。
- TechCrunchによると、モデルはApache 2.0ライセンスの下で無料かつオープンソースで、Hugging Faceで入手可能だ。
- TechCrunchによると、ベンチマークテストでFlintはMacBook Pro M4 Pro上で1秒間に131トークンを生成し、同規模モデルを上回った。
- TechCrunchによると、SWE‑Bench VerifiedでFlintは50億パラメータ未満のすべてのモデルより高得点を記録し、AlibabaのQwen3.8 27Bを除く。
TechCrunchによると、Flintは40億パラメータを持つラップトップ上で動作するコーディングモデルで、オフラインで使用でき、コードをプライベートに保ちクラウド使用料を回避できる。
TechCrunchとWiredによると、Recursiveは自動化研究システム『Eureka Machine』がFlintの開発のほぼすべての段階で支援し、小規模なチームが4か月未満でモデルを構築できたと主張している。
TechCrunchによると、ベンチマークテストでFlintはApple M4 Proチップ搭載のMacBook Pro上で1秒間に131トークンを生成し、同規模モデルの約2倍の速度で、Nvidia RTX Spark上では1秒間に150トークンを生成した。
TechCrunchによると、モデルはApache 2.0ライセンスの下でリリースされ、Hugging Faceから無料でダウンロードできる。
Wiredによると、Will Knightは48 GBのRAMを搭載したMacでFlintをテストし、いくつかの小規模プログラムをエラーなく実行できたと報告し、同様に小規模なコーディングモデルよりも性能が優れていると指摘した。
背景
RecursiveがFlintを発表したことは、AIを用いてより良いAIを構築するという議論の的となるアプローチであるrecursive self‑improvementに対する同社の注力を示している。専門家の中には、こうしたシステムが人間の制御を逸脱する恐れがあると懸念する者もおり、議会ではrecursive self‑improvementを禁止する法案が複数提案されている。
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