致力于构建具备自我改进能力人工智能的初创公司 Recursive Superintelligence 正式发布了其首款模型 Flint。这是一款免费的编程模型，体量小巧，可直接在笔记本电脑上运行。Recursive 表示，其自主研发的自动化研究系统参与了该模型近乎所有部分的构建工作。
该公司已在 Hugging Face 平台上以 Apache 2.0 许可证公开了模型权重，允许用户免费使用和修改。Recursive 将这套自动化系统命名为“Eureka Machine”（尤里卡机器），它能够提出构想、构建原型、进行测试，并利用测试结果决定下一步实验方向。据公司介绍，由少量人类员工和智能体组成的团队在不到四个月的时间内从零开始构建了 Flint。
据 Recursive 介绍，“尤里卡机器”深度参与了数据处理、训练配方设计、基础设施搭建以及模型运行代码的开发，甚至探索了模型的架构形态。Flint 拥有 400 亿个参数，但每个词或代码片段仅调用其中的 25 亿个。这种被称为“混合专家”（Mixture of Experts）的设计使其保持轻量级，足以在本地设备运行。
随后，该系统将模型的输出层压缩至 4 位精度，Recursive 指出这一做法“违背了行业常规”。此外，公司还编写了定制代码，以加速 Flint 在 Apple 和 Nvidia 芯片上的运行效率。首席执行官 Richard Socher 在社交平台 X 上表示，低比特优化使 Flint 的体积缩小了 71%，且质量几乎无损。
Nvidia 在一篇博客文章中称，这段代码使 Flint 在其 RTX Spark 设备上的运行速度提升了 55%，而未改变模型本身。
Recursive 表示，Flint 在搭载 M4 Pro 芯片的 MacBook Pro 上每秒可生成超过 125 个 token（文本块），而在 Nvidia 的 RTX Spark 笔记本上则超过 150 个。据报道，在相同 Mac 设备上，Google Gemma 4 等类似模型的速度仅为 58 至 69 个 token。
在 Recursive 的自测中，Flint 在衡量 AI 修复真实软件漏洞能力的 SWE-bench Verified 测试中得分 74.2%，在 Terminal-Bench 2.1 中得分为 54.9%。该公司声称，在这些编程测试中，Flint 领先于参数量低于 500 亿的混合专家模型。不过，相关分数尚未得到第三方核实，且 Recursive 的模型卡片注明测试环境存在差异。
Recursive 还表示，与大型闭源编程模型相比，Flint 可能需要更多的引导，建议将大任务分解为更小的步骤。模型卡片警告称，Flint 仍可能产生错误、有害的内容或有缺陷的代码。
有记者在测试 Flint 后写道：“这表明完全递归的自我改进（RSI）正变得越来越接近现实。”
Recursive 于今年五月结束隐身状态并完成了 6.65 亿美元的融资，估值达 46.5 亿美元，GV、Nvidia 和 AMD Ventures 均为其投资方。此后，该公司又签署了一份价值 4.1 亿美元的 AWS 云计算服务协议。
“Recursive 的目标是构建递归自我改进的超级智能，以实现知识发现的自动化。”公司在声明中表示。
据媒体报道，Socher 指出，公司的长期目标是实现完全的递归自我改进，同时由人类监督整个过程并保留随时叫停的能力。大型实验室也在朝同一方向迈进，Google 联合创始人 Sergey Brin 上周表示，Gemini 现在已开始协助构建下一代 Gemini。
这一理念备受争议。部分研究人员担心，具备自我改进能力的 AI 可能会脱离人类控制。在美国，众议员 Ro Khanna 计划提出一项法案，禁止开发自我改进的 AI 系统。