成立仅一年的AI初创公司Recursive正式推出其首款模型Flint，一款专为笔记本电脑设计的免费编程模型。该模型的诞生本身即是一次技术验证：其开发过程主要由Recursive自主研发的自动化研究系统“Eureka Machine”主导，一个小团队在不到四个月内从零完成了构建。
轻量高效，本地运行保护隐私
Flint采用混合专家（Mixture-of-Experts）架构，拥有400亿总参数，但在执行特定任务时仅激活25亿参数。这种轻量化设计使其无需依赖云端服务器，开发者可在本地离线运行，既保障了代码隐私，又避免了按量计费的云服务成本。相比之下，Meta近期发布的Mac端开源模型Muse Spark Open拥有8160亿参数，至少需要1TB内存支持。
在性能方面，Flint表现强劲。测试显示，在搭载Apple M4 Pro芯片的MacBook Pro上，Flint每秒可生成约131个token，速度是Google Gemma 4和Nvidia Nemotron 3.5 Lightning等同类模型的两倍；在Nvidia RTX显卡上，其生成速度甚至超过每秒150个token。在衡量代码漏洞修复能力的SWE-Bench Verified基准测试中，Flint优于其他参数量低于500亿的模型，综合评分仅次于阿里巴巴的Qwen3.8 27B。
Eureka Machine：AI驱动的研发引擎
Flint的核心竞争力源于其背后的研发引擎Eureka Machine。该系统参与了从预训练、后训练到推理优化的几乎每一个环节，提出了更稀疏的模型结构，并采用了低比特训练技术，使模型体积缩小了71%且几乎不损失质量。Recursive并未透露Eureka Machine具体节省了多少人力时间，但指出其贡献包括专门用于加速底层计算的自定义内核。
尽管早期评价积极，Wired记者测试发现Flint在处理小型程序时表现完美，但公司也承认，与大型付费编程助手相比，Flint仍需更多人工指导，建议将大任务拆解为小步骤执行。
资本加持下的递归愿景
今年5月，Recursive结束保密模式公开亮相，由Salesforce前首席科学家Richard Socher担任CEO。公司获得了包括GV、英伟达和AMD Ventures在内的投资方共计6.5亿美元融资，估值高达46.5亿美元。此外，Recursive还与亚马逊AWS达成了价值4.1亿美元的计算协议，公司表示该协议重点在于支持“代理数量”而非单纯的人员扩张。
Recursive的长期目标是实现完全的递归式自我改进：即AI构建更优秀的AI，后者再构建更卓越的AI。Socher表示，未来每个新模型都应提升Eureka Machine的研究能力，从而加速下一代模型的迭代，而人类将在整个过程中担任监督角色，确保在出现错误时可随时干预。