Recursive представи Flint — модел за програмиране за лаптопи, който според компанията е разработен до голяма степен от AI

Recursive, стартъп в сферата на изкуствения интелект, основан миналата година, започва да оправдава името си. Компанията, която се опитва да създаде изкуствен интелект, способен да се усъвършенства сам, представи първия си модел — Flint — в сряда. Flint е безплатен модел за програмиране, който може да работи на лаптоп и е създаден до голяма степен с помощта на изкуствен интелект.

Автоматизираната изследователска система на Recursive, която компанията нарича Eureka Machine, е помогнала на почти всяка стъпка от разработването на Flint, твърди компанията. Това е позволило на малък екип да създаде модела от нулата за по-малко от четири месеца.

Flint е ранен публичен тест на рекурсивното самоусъвършенстване: идеята, че изкуственият интелект може да създава по-добър изкуствен интелект, който на свой ред създава още по-добър изкуствен интелект. Това е и една от най-оспорваните идеи в индустрията. Някои изследователи се опасяват, че самоусъвършенстването на изкуствения интелект може да излезе извън човешкия контрол. Засега версията на Recursive е по-ограничена: изследователски асистент с изкуствен интелект, наблюдаван от хора, който е създал модел, достатъчно малък, за да работи на лаптоп.

Компанията излезе от режим на конфиденциална разработка през май с финансиране от 650 милиона долара при оценка от 4,65 милиарда долара, осигурено от инвеститори, сред които GV, Nvidia и AMD Ventures. Начело на Recursive е главният изпълнителен директор Ричард Сохър, бивш главен учен на Salesforce.

Тъй като Flint работи на собствения компютър на потребителя, а не на облачните сървъри на компанията, разработчиците могат да го използват офлайн, да запазят кода си поверителен и да избегнат таксите за използване, които облачните услуги с изкуствен интелект начисляват в зависимост от количеството текст, обработено от модела. Моделът може да бъде изтеглен безплатно от Hugging Face, популярния сайт за споделяне на модели с изкуствен интелект, съгласно лиценза Apache 2.0 — лиценз с отворен код, който позволява безплатно използване и модифициране. 

Flint е модел от типа „смес от експерти“, което означава, че за всяка конкретна задача използва само малка част от себе си: едва 2,5 милиарда от общо 40 милиарда настройки, известни като параметри, наведнъж. Това го прави достатъчно лек за обикновен лаптоп и много по-малък от Muse Spark Open на Meta — модел с отворени тегла, създаден за Mac компютри, който беше представен миналата седмица. Muse Spark Open използва 816 милиарда параметри и се нуждае от поне един терабайт памет. 

Flint е и бърз. При тестовете на Recursive той генерира около 131 токена (фрагменти текст) в секунда на MacBook Pro с чип M4 Pro на Apple — приблизително два пъти повече от 58 до 69 токена в секунда, които подобни модели постигат на същата машина, включително Gemma 4 на Google и Nemotron 3.5 Lightning на Nvidia. На Nvidia RTX Spark Flint надхвърли 150 токена в секунда.

В SWE-Bench Verified — бенчмарк, който измерва доколко добре изкуственият интелект може да отстранява реални софтуерни бъгове — Flint надмина останалите модели с под 50 милиарда параметри. В собствената средна оценка на Recursive от шест теста само един модел — Qwen3.8 27B на Alibaba — е постигнал по-висок резултат от Flint.

Компанията призна, че Flint ще се нуждае от повече насоки от големите платени асистенти за програмиране, и предложи големите задачи да се разделят на по-малки стъпки. Въпреки това ранните отзиви бяха положителни.  Уил Найт от Wired използва Flint на Mac с 48 GB памет, за да създаде няколко малки програми, включително приложение със списък със задачи и инструмент, който претърсва интернет за изследователски материали. Той установи, че по-малките модели за програмиране често допускат грешки или работят бавно в сравнение с Claude или Codex, но Flint изпълни безупречно заявките му за код всеки път. 

Eureka Machine генерира идеи, провежда експерименти и използва резултатите, за да реши какво да опита следващия път. Според видеото за представянето на компанията тя е допринесла за почти всяка част от създаването на Flint — от предварителното обучение до дообучаването и извеждането. 

Recursive заяви, че приносът на Eureka включва по-разредена структура на модела, обучение с малък брой битове, което е намалило размера на Flint със 71% при почти никаква загуба на качество, както и персонализирани ядра — специализирани програми, които ускоряват изчисленията в основата на системата.

Recursive не съобщи колко време Eureka Machine е спестила на изследователите, но компанията не е единствената, която разчита на изкуствен интелект за извършване на изследователска работа. OpenAI заяви миналия месец, че към средата на август нейните агенти с изкуствен интелект са отчитали 3,1 работни дни за всеки един ден, отработен от човешки изследовател.

Ако залогът на Recursive се окаже успешен, всеки нов модел би трябвало да може да поема по-дълги периоди работа без човешка помощ. По-рано компанията заяви пред TechCrunch, че сделката ѝ с Amazon Web Services за изчислителни ресурси на стойност 410 милиона долара, сключена през юни, е „по-малко свързана с броя на служителите и повече с броя на агентите“.

Дългосрочната цел, каза Сохър пред Wired, е Eureka Machine да постигне пълно рекурсивно самоусъвършенстване, като хората наблюдават процеса и могат да го прекратят, ако нещо се обърка. Recursive твърди, че всеки нов модел трябва да превръща Eureka Machine в по-добър изследовател, помагайки ѝ да създаде следващия модел по-бързо.