Recursive 发布开源 40B MoE 编码模型 Flint，可本地高速运行

Richard Socher 创办的 Recursive 发布首款开源权重模型 Flint，主打笔记本本地的高速 agentic coding；模型由自动化 AI 研究系统 Eureka Machine 从零构建，耗时不到 4 个月，被视为「AI 自动做研究」的一次实战检验。

已确认

• Flint 由 Recursive（Richard Socher 创办，Socher 亦为 You.com 创始人）发布，是其首个开源权重模型，定位本地快速编码（agentic coding）。
• 架构与规格：MoE 设计，总参数 40B，每 token 仅激活约 2B–2.5B，上下文长度 262K，由小团队完成开发。
• 速度表现：官方称在 MacBook Pro 上生成速度超过 125 tokens/s，比同级别模型快最多 2 倍，并可在 RTX Spark 等设备上本地运行；社区帖还提及 Terminal-Bench 2.1 等评测成绩。
• 开发方式：Socher 透露 Flint 是「Eureka Machine」的实战产物——一套全自动化 AI 研究系统，能跑完「构思→实现→验证」的完整研究循环，并根据结果决定下一步尝试。Flint 的开发（数据、训练配方到推理内核）几乎处处用到该系统，使很小的团队在不到 4 个月内造出模型。m7 援引 WIRED 报道称模型管线的大部分环节由该系统完成。

为什么重要

• Flint 展示了自动化研究系统端到端产出可用模型的可行性：小团队借助 AI 自动完成研究循环，大幅压缩了模型研发的时间与人力成本。
• 40B 总参、约 2.5B 激活量的 MoE 设计加上开源权重，使高质量编码模型可以在消费级笔记本上本地高速运行，降低了本地 agentic coding 的门槛。

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