Recursive представила Flint — модель для программирования на ноутбуках, которая, по словам компании, в значительной мере создана ИИ

Recursive, стартап в сфере ИИ, основанный в прошлом году, начинает оправдывать своё название. Компания, пытающаяся создать ИИ, способный совершенствовать самого себя, в среду выпустила свою первую модель — Flint. Flint — бесплатная модель для программирования, способная работать на ноутбуке и созданная в значительной степени с помощью ИИ.

Автоматизированная исследовательская система Recursive, которую компания называет машиной Eureka, помогла практически на каждом этапе разработки Flint, утверждает компания. Это позволило небольшой команде создать модель с нуля менее чем за четыре месяца.

Flint — это ранняя публичная демонстрация рекурсивного самоулучшения: идеи о том, что ИИ может создавать более совершенный ИИ, который, в свою очередь, будет создавать ещё более совершенный ИИ. Это также одна из самых обсуждаемых идей в отрасли. Некоторые исследователи опасаются, что самоулучшение ИИ может вывести его из-под контроля человека. Пока что версия Recursive гораздо более ограничена: это исследовательский ИИ-ассистент под надзором людей, создавший модель, достаточно компактную для работы на ноутбуке.

В мае компания вышла из режима скрытой разработки, объявив о финансировании в размере 650 миллионов долларов при оценке в 4,65 миллиарда долларов. Среди инвесторов — GV, Nvidia и AMD Ventures. Recursive возглавляет генеральный директор Ричард Сочер, бывший главный научный сотрудник Salesforce.

Поскольку Flint работает на собственном компьютере пользователя, а не на облачных серверах компании, разработчики могут использовать его офлайн, сохранять конфиденциальность своего кода и не платить за использование, которые взимают облачные сервисы ИИ в зависимости от объёма текста, обрабатываемого моделью. Модель можно бесплатно скачать на Hugging Face — популярном сайте для обмена моделями ИИ — по лицензии Apache 2.0, открытой лицензии, разрешающей бесплатное использование и модификацию. 

Flint — модель типа mixture-of-experts, то есть для выполнения каждой конкретной задачи она использует лишь небольшую часть самой себя: одновременно задействуются всего 2,5 миллиарда из 40 миллиардов её настроек, известных как параметры. Благодаря этому модель достаточно компактна для обычного ноутбука и значительно меньше, чем Muse Spark Open от Meta — открытая модель для компьютеров Mac, выпущенная на прошлой неделе. Muse Spark Open использует 816 миллиардов параметров и требует как минимум терабайт памяти. 

Flint также отличается высокой скоростью. В ходе тестов Recursive модель генерировала около 131 токена (фрагмента текста) в секунду на MacBook Pro с чипом Apple M4 Pro — примерно вдвое больше, чем аналогичные модели на том же компьютере, включая Gemma 4 от Google и Nemotron 3.5 Lightning от Nvidia, которые показывали от 58 до 69 токенов в секунду. На Nvidia RTX Spark скорость Flint превышала 150 токенов в секунду.

В тесте SWE-Bench Verified, оценивающем способность ИИ исправлять реальные программные ошибки, Flint превзошёл другие модели с менее чем 50 миллиардами параметров. По среднему результату Recursive в шести тестах только одна модель — Qwen3.8 27B от Alibaba — набрала больше баллов, чем Flint.

Компания признала, что Flint потребуется больше указаний, чем крупным платным ассистентам для программирования, и предложила разбивать большие задачи на более мелкие этапы. Тем не менее первые отзывы оказались положительными.  Уилл Найт из Wired использовал Flint на Mac с 48 ГБ памяти для создания нескольких небольших программ, включая приложение со списком дел и инструмент, который просматривает интернет в поисках исследовательских материалов. Он обнаружил, что небольшие модели для программирования часто сталкивались с ошибками или работали медленно по сравнению с Claude или Codex, однако Flint каждый раз точно выполнял его запросы. 

Машина Eureka придумывает идеи, проводит эксперименты и использует полученные результаты, чтобы решить, что попробовать дальше. Согласно видео о запуске компании, она внесла вклад практически во все этапы создания Flint — от предварительного обучения до постобучения и инференса. 

Recursive заявила, что вклад Eureka включает более разреженную структуру модели, низкоразрядное обучение, которое уменьшило размер Flint на 71% практически без потери качества, а также специализированные ядра — особые программы, ускоряющие базовые вычисления.

Recursive не сообщила, сколько времени машина Eureka сэкономила её исследователям, но она не единственная компания, полагающаяся на ИИ в исследовательской работе. В прошлом месяце OpenAI заявила, что к середине августа её ИИ-агенты выполняли работы, эквивалентные 3,1 рабочего дня на каждый день работы человека-исследователя.

Если ставка Recursive сыграет, каждая новая модель должна будет уметь выполнять более длительные этапы работы без помощи человека. Ранее компания сообщила TechCrunch, что её заключённая в июне сделка с Amazon Web Services на вычислительные мощности стоимостью 410 миллионов долларов была «не столько связана с количеством сотрудников, сколько с количеством агентов».

По словам Сочера, данным Wired, долгосрочная цель заключается в том, чтобы машина Eureka достигла полного рекурсивного самоулучшения: люди будут контролировать этот процесс и смогут остановить его, если что-то пойдёт не так. Recursive утверждает, что каждая новая модель должна делать машину Eureka более эффективным исследователем, помогая ей быстрее создавать следующую модель.