Стартап Recursive, основанный в прошлом году, представил свою первую модель — Flint. Это бесплатная модель для программирования, которая может работать на ноутбуке и, по данным компании, была создана во многом с помощью ИИ.
Recursive заявила, что почти на всех этапах разработки Flint использовала свою автоматизированную исследовательскую систему Eureka Machine. По словам компании, это позволило небольшой команде создать модель с нуля менее чем за четыре месяца.
Flint стал ранней публичной проверкой идеи рекурсивного самоулучшения, при которой ИИ помогает создавать более сильные ИИ-системы. Эта тема вызывает споры в индустрии, поскольку часть исследователей опасается потери человеческого контроля, однако в текущем варианте Recursive речь идет об ИИ-помощнике для исследований под контролем людей, который создал компактную модель для ноутбуков.
В мае компания вышла из скрытого режима и объявила о $650 млн финансирования при оценке в $4,65 млрд. В число инвесторов вошли GV, Nvidia и AMD Ventures. Компанию возглавляет гендиректор Ричард Сочер, бывший главный научный сотрудник Salesforce.
Поскольку Flint работает на компьютере пользователя, а не на облачных серверах компании, разработчики могут использовать модель офлайн, хранить код локально и не платить за обработку текста по тарифам облачных ИИ-сервисов. Модель доступна для бесплатной загрузки на Hugging Face по лицензии Apache 2.0, которая допускает свободное использование и модификацию.
Flint построена по схеме mixture-of-experts: для каждой задачи модель задействует лишь часть своих ресурсов. Одновременно используется 2,5 млрд из 40 млрд параметров, что делает модель достаточно легкой для обычного ноутбука.
По размеру Flint заметно меньше, чем Meta Muse Spark Open, открытая модель для компьютеров Mac, выпущенная на прошлой неделе. У Muse Spark Open 816 млрд параметров, и ей требуется не менее 1 ТБ памяти.
Recursive также заявляет о высокой скорости работы Flint. В тестах компании модель генерировала около 131 токена в секунду на MacBook Pro с чипом Apple M4 Pro. Для сравнения, сопоставимые модели на той же машине показывали от 58 до 69 токенов в секунду, включая Google Gemma 4 и Nvidia Nemotron 3.5 Lightning.
На системе Nvidia RTX Spark скорость Flint превысила 150 токенов в секунду. В бенчмарке SWE-Bench Verified, который измеряет способность ИИ исправлять реальные ошибки в ПО, модель опередила другие решения с числом параметров менее 50 млрд.
По внутренней средней оценке Recursive на шести тестах результат выше Flint показала только Qwen3.8 27B от Alibaba. При этом компания признала, что Flint требует больше указаний, чем крупные платные ассистенты для программирования, и посоветовала разбивать большие задачи на более мелкие шаги.
Первые отзывы о модели оказались положительными. Wired сообщает, что журналист Уилл Найт протестировал Flint на Mac с 48 ГБ памяти и с ее помощью создал несколько небольших программ, включая приложение для списка дел и инструмент для поиска исследовательских материалов в интернете.
По словам Найта, небольшие модели для программирования часто работают медленно или допускают ошибки по сравнению с Claude или Codex, но в этом тесте Flint каждый раз справлялась с запросами на написание кода.
Eureka Machine, как утверждает Recursive, генерирует идеи, запускает эксперименты и на основе результатов выбирает следующие шаги. Согласно видео о запуске, система участвовала почти во всех частях создания Flint — от предварительного обучения до инференса.
Компания заявила, что вклад Eureka включает более разреженную архитектуру модели, обучение с низкой битностью и кастомные ядра — специализированные программы, ускоряющие вычисления. По данным Recursive, низкобитное обучение сократило размер Flint на 71% почти без потери качества.
Recursive не раскрыла, сколько времени Eureka Machine сэкономила исследователям. При этом компания не единственная, кто использует ИИ для исследований: OpenAI в прошлом месяце сообщила, что к середине августа ее ИИ-агенты выполняли 3,1 рабочего дня на каждый один день работы исследователя-человека.
Если ставка Recursive оправдается, каждая новая модель сможет брать на себя все более длинные участки работы без помощи человека. Ранее компания говорила TechCrunch, что ее июньская сделка с Amazon Web Services на $410 млн вычислительных ресурсов связана «скорее с числом агентов, чем с числом сотрудников».
Как рассказал Сочер Wired, долгосрочная цель — довести Eureka Machine до полного рекурсивного самоулучшения, при котором люди сохраняют контроль над процессом и могут остановить его, если что-то пойдет не так. По версии Recursive, каждая новая модель должна делать Eureka Machine более сильным исследователем и ускорять создание следующей.
Источники: Wired, TechCrunch, данные компании Recursive.
*Организация Meta (владелец Facebook и Instagram) признана экстремистской организацией и ее деятельность запрещена на территории России.
