Recursive Flint. Otwarty model do kodu na własnym komputerze

Czym jest Recursive Flint

Flint to model językowy przeznaczony do programowania z agentami, czyli do zadań, w których AI samodzielnie czyta repozytorium, edytuje pliki i uruchamia polecenia w terminalu. Recursive projektował go z myślą o pracy na lokalnym sprzęcie, bez wysyłania kodu do chmury. Model przyjmuje i zwraca wyłącznie tekst.

Flint wykorzystuje architekturę mixture-of-experts (MoE), w której model składa się z wielu wyspecjalizowanych podsieci, a przy każdym tokenie uruchamia tylko kilka z nich. Według karty modelu na Hugging Face ma 49 warstw, 256 ekspertów, z których wybieranych jest 6, oraz jednego eksperta wspólnego. Dzięki temu mimo 40 mld parametrów obliczenia przypominają model z około 2,5 mld parametrów, co przekłada się na szybkość generowania odpowiedzi.

Wyniki w testach programistycznych

Recursive podaje w karcie modelu wynik 74,2 proc. w SWE-bench Verified, teście sprawdzającym naprawianie prawdziwych błędów w projektach open source, oraz 54,9 proc. w Terminal-Bench 2.1, który mierzy wykonywanie zadań w terminalu. Firma twierdzi, że Flint prowadzi w tych testach wśród modeli MoE poniżej 50 mld parametrów i dorównuje gęstym modelom o rozmiarze 25-40 mld parametrów, działając ponad pięć razy szybciej.

Wpis na blogu firmy nie zawiera tabeli z wynikami konkurencyjnych modeli, więc porównanie trzeba przyjąć jako deklarację producenta. Recursive opisuje ustawienia testów: temperaturę 1,0, limit czasu agenta do 5 godzin i wynik uśredniony z co najmniej pięciu prób. Według firmy wersja skwantyzowana do formatu NVFP4 traci w testach mniej niż 0,7 punktu względem pełnej precyzji.

Jaki sprzęt jest potrzebny

Wymagania zależą od wersji modelu. Pełny punkt kontrolny w formacie BF16 zajmuje około 80 GB, a karta modelu zaleca do jego serwowania jeden procesor graficzny H200 albo B300. Na laptopach i stacjach roboczych mają działać wersje skwantyzowane, czyli zapisane z mniejszą precyzją liczb, które Recursive przygotował osobno dla kart NVIDIA i układów Apple Silicon.

Producent podaje dwa przykłady szybkości przy krótkim kontekście. Recursive udostępnił też własny lekki silnik inferencji rec, zoptymalizowany pod układy M4 Pro oraz M5 Pro i M5 Max.

• MacBook Pro z układem M4 Pro - ponad 125 tokenów na sekundę.
• Komputer z NVIDIA RTX Spark i 64 GB pamięci - ponad 150 tokenów na sekundę.
• Obsługiwane narzędzia - llama.cpp, Ollama, Unsloth, LM Studio, vLLM i SGLang.
• Licencja - Apache 2.0 dla wag, osobne warunki dla hostowanego API.

Jak powstał model i kim jest Recursive

Recursive Superintelligence to firma z San Francisco założona w 2026 roku przez Richarda Sochera, byłego głównego naukowca Salesforce i twórcę You.com. W maju 2026 roku pozyskała 650 mln USD przy wycenie 4,65 mld USD, a rundę poprowadziły GV (fundusz Alphabetu) i Greycroft z udziałem NVIDIA i funduszu AMD. Celem spółki jest AI, która sama przyspiesza badania nad kolejnymi modelami.

Flint jest pierwszym publicznym wynikiem tej strategii. Według Recursive mały zespół zbudował model od zera w niecałe cztery miesiące, korzystając z systemu Eureka Machine, który proponuje, wdraża i testuje pomysły badawcze. System miał wybrać konfigurację ekspertów, zaproponować nietypową kwantyzację warstwy wyjściowej do 4 bitów, która niemal o połowę skróciła trening, oraz przygotować zoptymalizowane jądra obliczeniowe dla Apple Silicon i NVIDIA. Tych twierdzeń nie da się na razie zweryfikować, bo firma nie opublikowała opisu metod.

Ograniczenia i niewiadome

Wszystkie wyniki pochodzą od producenta, a w dniu premiery nie było niezależnych pomiarów. Sam Recursive przyznaje, że Flint może potrzebować bardziej szczegółowych instrukcji niż duże zamknięte modele i radzi dzielić złożone zadania na mniejsze kroki. W praktyce oznacza to więcej pracy po stronie programisty przy dużych refaktoryzacjach.

Dokumentacja nie jest spójna w sprawie długości kontekstu. Wpis na blogu mówi o 512 tys. tokenów z zaleceniem, by nie przekraczać 256 tys., a karta modelu podaje 262 144 tokeny. Karta nie wymienia też obsługiwanych języków naturalnych, więc jakość pracy z poleceniami po polsku trzeba sprawdzić samodzielnie. Recursive nie podał cennika ani terminu hostowanego API.

Co to oznacza dla polskich programistów i firm

Dla firm, które nie mogą wysyłać kodu źródłowego do zewnętrznych usług, na przykład z sektora finansowego czy zbrojeniowego, lokalny model na licencji Apache 2.0 jest prostszy prawnie niż modele z ograniczającymi licencjami. Kod nie opuszcza komputera, a firma nie płaci za tokeny. Koszt przenosi się na sprzęt, czyli wydajny laptop albo stację roboczą z dużą ilością pamięci.

W naszej ocenie Flint warto przetestować na kopii własnego repozytorium, zanim trafi do codziennej pracy zespołu. Najprostsza droga to wersja skwantyzowana w Ollama lub LM Studio i porównanie wyników z obecnym asystentem na kilku typowych zadaniach, takich jak naprawa testu czy dodanie endpointu. Przy wdrożeniu w firmie trzeba też ustalić, kto odpowiada za aktualizacje modelu i przegląd kodu, który generuje agent.