Recursive 发布开源 Flint：40B MoE 本地编码模型

Richard Socher 创办的 Recursive（Recursive SI）于 10 月 22 日发布首个开源权重模型 Flint，一款专为本地 agentic coding 设计的 40B 总参数、2.5B 激活参数的 MoE 模型。权重以 Apache 2.0 协议上架 Hugging Face（Unsloth 已推出 Dynamic GGUF 量化版），并与 Nativ AI、mlx-vlm 合作提供 Apple Silicon 的 day-0 支持。CEO Josh Tobin 表示其赌注是大量日常编程将从云端迁移到笔记本或局域网服务器上的小模型。

已确认

• 架构：从零训练的 40B-A2.5B 编码 MoE；据 Robert Lange 发布的架构速览，采用 256 个专家（512 宽度）、top-6 路由，以及 3:1 的滑动窗口注意力（SWA）与全注意力混合；上下文 262K，支持推理与工具调用。Unsloth（Daniel Hanchen）称其总参数为 39.8B，号称 50B 参数以下最强
• 速度：MacBook Pro M4 上解码 125+ tokens/s（架构速览称 M4 Pro 为 131 tok/s），NVIDIA DGX Spark 上 150+ tokens/s；官方称比可比本地模型快至 2 倍
• 基准：SWE-Bench Pro v2 得 89.7；Terminal-Bench 2.1 得 54.9（Qwen3.5 为 38.7）；官方称在六项基准上领跑同级稀疏 MoE，超越 Qwen3.5 与 Muse Glimmer
• 量化：lmhead 4bit 量化仅损失 0.7 分
• 开发方式：Socher 透露 Flint 由其自动化研究系统「Eureka Machine」构建，该系统能跑完「构思→实现→验证」的完整研究循环并依据结果决定下一步尝试，从零到发布用时不到 4 个月

为什么重要

• Flint 被广泛视为 AI 加速 AI 研究（RSI 路线）的标志性案例：小团队借助全自动化研究系统在数月内完成模型构建，Socher 称 Eureka Machine 几乎贯穿 Flint 开发全程
• Reddit 用户 returnity 评测后称其为「大家等了很久的 Qwen3.5 35B 替代品」，认为 Flint 可能冲击 Qwen 小钢炮系列在编码 agent 场景的地位
• 本地高速推理（笔记本 125+ tokens/s）加开源权重，为云端编程向本地迁移提供了新的可行性样本

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