Recursive представила Flint — модель для програмування на ноутбуках, яка, за словами компанії, значною мірою створена ШІ

Recursive, стартап у сфері ШІ, заснований минулого року, починає виправдовувати свою назву. Компанія, яка намагається створити ШІ, здатний самовдосконалюватися, у середу випустила свою першу модель — Flint. Flint — безкоштовна модель для програмування, яка може працювати на ноутбуці й була значною мірою створена за допомогою ШІ.

Автоматизована дослідницька система Recursive, яку компанія називає Eureka Machine, допомогла майже на кожному етапі розробки Flint, стверджує компанія. Це дало змогу невеликій команді створити модель з нуля менш ніж за чотири місяці.

Flint — це перше публічне випробування рекурсивного самовдосконалення: ідеї про те, що ШІ може створювати кращий ШІ, який своєю чергою створюватиме ще кращий ШІ. Це також одна з найбільш дискусійних ідей в індустрії. Деякі дослідники побоюються, що самовдосконалення ШІ може вийти з-під контролю людей. Наразі версія Recursive має більш обмежені можливості: це дослідницький асистент на основі ШІ під наглядом людей, який створив модель, достатньо малу для роботи на ноутбуці.

У травні компанія вийшла з режиму прихованої розробки, залучивши $650 мільйонів фінансування за оцінки у $4,65 мільярда. Серед інвесторів — GV, Nvidia та AMD Ventures. Recursive очолює генеральний директор Річард Сочер, колишній головний науковець Salesforce.

Оскільки Flint працює на власному комп’ютері користувача, а не на хмарних серверах компанії, розробники можуть використовувати його офлайн, зберігати свій код у приватності та не сплачувати плату за використання, яку хмарні сервіси ШІ нараховують залежно від обсягу тексту, що обробляє модель. Модель можна безкоштовно завантажити на Hugging Face — популярному сайті для обміну моделями ШІ — за ліцензією Apache 2.0, яка є ліцензією з відкритим кодом і дозволяє безкоштовне використання та модифікацію. 

Flint — це модель типу «суміш експертів», тобто для виконання кожного конкретного завдання вона використовує лише невелику частину себе: одночасно лише 2,5 мільярда з 40 мільярдів її налаштувань, відомих як параметри. Це робить її достатньо легкою для звичайного ноутбука й набагато меншою за Muse Spark Open від Meta — відкриту модель, створену для Mac і випущену минулого тижня. Muse Spark Open використовує 816 мільярдів параметрів і потребує щонайменше терабайта пам’яті. 

Flint також працює швидко. У тестах Recursive модель генерувала близько 131 токена (фрагмента тексту) за секунду на MacBook Pro з чипом Apple M4 Pro — приблизно вдвічі більше, ніж аналогічні моделі на тому самому комп’ютері, зокрема Gemma 4 від Google та Nemotron 3.5 Lightning від Nvidia, які показували від 58 до 69 токенів за секунду. На Nvidia’s RTX Spark швидкість Flint перевищила 150 токенів за секунду.

У тесті SWE-Bench Verified, який вимірює, наскільки добре ШІ може виправляти програмні помилки в реальних умовах, Flint перевершила інші моделі з менш ніж 50 мільярдами параметрів. За власним середнім показником Recursive у шести тестах лише одна модель — Qwen3.8 27B від Alibaba — набрала більше балів, ніж Flint.

Компанія визнала, що Flint потребуватиме більше вказівок, ніж великі платні асистенти для програмування, і запропонувала розбивати великі завдання на менші етапи. Водночас перші відгуки були позитивними.  Вілл Найт із Wired використав Flint на Mac із 48 ГБ пам’яті, щоб створити кілька невеликих програм, зокрема застосунок зі списком завдань і інструмент, який шукає дослідницькі матеріали в інтернеті. Він з’ясував, що менші моделі для програмування часто стикаються з помилками або працюють повільніше, ніж Claude чи Codex, але Flint щоразу бездоганно виконувала його запити щодо коду. 

Eureka Machine генерує ідеї, проводить експерименти й використовує результати, щоб вирішити, що випробувати далі. Згідно з відео про запуск компанії, вона долучилася майже до кожної частини створення Flint — від попереднього навчання до донавчання та інференсу. 

У Recursive заявили, що внесок Eureka включає розрідженішу структуру моделі, низькорозрядне навчання, яке зменшило розмір Flint на 71% майже без втрати якості, а також спеціалізовані ядра — програми, що прискорюють базові обчислення.

Recursive не повідомила, скільки часу Eureka Machine заощадила своїм дослідникам, але вона не єдина, хто покладається на ШІ в дослідженнях. Минулого місяця OpenAI заявила, що до середини серпня її агенти ШІ виконували 3,1 робочого дня на кожен день роботи людського дослідника.

Якщо ставка Recursive себе виправдає, кожна нова модель зможе виконувати дедалі довші відрізки роботи без допомоги людей. Раніше компанія повідомила TechCrunch, що її угода з Amazon Web Services на обчислювальні потужності вартістю $410 мільйонів, укладена в червні, була «меншою мірою про кількість працівників і більшою — про кількість агентів».

Довгострокова мета, розповів Сочер Wired, полягає в тому, щоб Eureka Machine досягла повного рекурсивного самовдосконалення, а люди наглядали за процесом і могли зупинити його, якщо щось піде не так. У Recursive кажуть, що кожна нова модель має робити Eureka Machine кращим дослідником, допомагаючи їй швидше створювати наступну модель.