Recursive, AI로 주로 개발된 노트북용 코딩 모델 ‘Flint’ 출시
Flint은 노트북에서 실행되는 40 billion 파라미터 코딩 모델로, AI 지원으로 개발되었습니다.
핵심 사실
- Flint은 40 billion개의 파라미터를 포함하고 있으며, 동시에 2.5 billion개의 파라미터를 사용한다고 TechCrunch에 따르면.
- Recursive는 이 모델이 작은 팀이 자동화된 연구 시스템인 Eureka Machine을 사용해 4개월 이내에 구축했다고 TechCrunch가 보도했습니다.
- 이 모델은 Apache 2.0 라이선스 하에 무료이며 오픈소스로 제공되고, Hugging Face에서 이용 가능하다고 TechCrunch가 보도했습니다.
- 벤치마크 테스트에서 Flint은 MacBook Pro M4 Pro에서 초당 131개의 토큰을 생성하며, 유사한 크기의 모델을 능가했다고 TechCrunch가 보도했습니다.
- SWE‑Bench Verified에서 Flint은 50 billion 이하 파라미터를 가진 모든 모델 중 Alibaba의 Qwen3.8 27B를 제외하고 가장 높은 점수를 기록했다고 TechCrunch가 보도했습니다.
Flint은 노트북에서 실행되는 40 billion 파라미터의 코딩 모델로, 오프라인에서도 사용 가능하며 코드가 비공개로 유지되고 클라우드 사용료를 피할 수 있다고 TechCrunch가 보도했습니다.
Recursive는 자동화된 연구 시스템인 Eureka Machine이 Flint 개발의 거의 모든 단계에서 도움을 주어 작은 팀이 4개월 이내에 모델을 구축할 수 있었다고 TechCrunch와 Wired가 보도했습니다.
벤치마크 테스트에서 Flint은 Apple M4 Pro 칩이 장착된 MacBook Pro에서 초당 131개의 토큰을 생성하며, 유사 모델의 약 두 배 속도를 기록했고, Nvidia RTX Spark에서는 초당 150개의 토큰을 생성했다고 TechCrunch가 보도했습니다.
이 모델은 Apache 2.0 라이선스 하에 공개되며, Hugging Face에서 무료로 다운로드할 수 있다고 TechCrunch가 보도했습니다.
Wired의 Will Knight는 48 GB RAM을 탑재한 Mac에서 Flint을 테스트했으며, 여러 작은 프로그램을 오류 없이 실행했으며, 작은 코딩 모델보다 성능이 우수하다고 보고했습니다.
배경
Recursive가 Flint을 출시한 것은 AI를 활용해 더 나은 AI를 구축하는 논란이 되는 접근 방식인 재귀적 자기 개선에 대한 회사의 초점을 보여줍니다. 일부 전문가들은 이러한 시스템이 인간 통제를 벗어날 수 있다고 우려하며, 의회에서는 재귀적 자기 개선을 금지하려는 여러 법안이 제안되었습니다.
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