Recursive 发布 Flint：40B MoE 本地编码模型，4 个月由自动化研究系统造出
RichardSocher · x · 2026-10-22
Recursive（Richard Socher 创办）发布首款开源权重模型 Flint，定位笔记本本地高速 agentic coding。
关键规格与性能
- MoE 架构，总参数 40B，每 token 仅激活 2.5B；小团队用不到 4 个月从零建成
- 在 50B 以下的 MoE 模型中，SWE-Bench Pro v2、Terminal-Bench 2.1、SWE-Bench Verified 等 agentic coding 基准领先（如 SWE-Bench Pro v2 得 89.7，SWE-Bench Verified 74.2，Terminal-Bench 2.1 得 54.9）
- 速度：M4 Pro MacBook Pro 上 125+ tokens/s（MLX 达 131），64GB RTX Spark 上 150+ tokens/s，比同类快约 2 倍，比得分相近的稠密模型快 5 倍以上；数据不出本机、可离线
Eureka Machine 自动化研究
Flint 是 Recursive 自动化 AI 研究系统 Eureka Machine 的实战验证。该系统跑完「构想→实现→验证→决定下一步」的完整研究循环，几乎参与了模型构建全栈：更稀疏的模型结构、低比特训练（体积缩小 71% 几乎无损）、自定义 kernel 及推理优化。权重已在 Hugging Face 开放，可经 ollama、llama.cpp、vLLM 等本地运行。
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