Recursive 发布本地编码模型 Flint：40B MoE 量化后可在 24GB Mac 运行
_rockt · x · 2026-10-24
Atomic Chat 为 Recursive 的首个模型 Flint 发布了 GGUF 量化阶梯（42.9GB 至 13.3GB），推荐 24GB 硬件使用 13.3GB 的 AD-IQ2XXS，可留出约 95K tokens 上下文。
要点：
- Flint 是 40B 编码 MoE 模型（256 个专家激活 6 个），由 Recursive 的自动化研究系统 Eureka Machine 从零构建，耗时不到 4 个月
- 官方宣称 MacBook Pro 上 125+ tokens/sec、RTX Spark 上 150+ tokens/sec，比同级别模型快最多 2 倍
- 权重已在 Hugging Face 开放，可在 opencode、pidot 等框架免费试用
- 配图给出各量化档与 BF16 的 Top-1 一致率：AD-IQ4XS（24.5GB，91.25%）、AD-Q4KM（25.8GB，91.72%）、AD-Q6K（34.7GB，94.67%）
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