La startup Recursive ha presentado Flint, un modelo de código de pesos abiertos de 40 mil millones de parámetros diseñado para ejecutarse en ordenadores portátiles. La compañía afirma que el modelo fue desarrollado en gran medida por su propio sistema de investigación automatizado, la Eureka Machine.
Datos clave
- 40 mil millones de parámetros totales y 2.5 mil millones de parámetros activos (MoE)
- Disponible bajo licencia Apache 2.0 en Hugging Face
- Rendimiento de 131 tokens por segundo en un MacBook Pro con chip M4 Pro
- Superó a otros modelos en SWE-Bench Verified, con solo Qwen3.8 27B por delante
- El desarrollo del modelo tomó menos de cuatro meses gracias a la Eureka Machine
Presentación de Flint: un modelo de código de pesos abiertos
Recursive, la startup fundada el año pasado, ha lanzado Flint, un modelo de código gratuito diseñado para ejecutarse en ordenadores portátiles. La compañía destaca que su sistema de investigación automatizado, denominado Eureka Machine, contribuyó a casi todas las fases del desarrollo de Flint, desde el preentrenamiento hasta la inferencia. Este lanzamiento sirve como prueba temprana de la auto-mejora de la IA, concepto que implica que la IA pueda construir versiones más avanzadas de sí misma. Flint está disponible para descarga en Hugging Face bajo la licencia de código abierto Apache 2.0.
Arquitectura y rendimiento en dispositivos locales
Técnicamente, Flint es un modelo Mixture-of-Experts (MoE) con 40 mil millones de parámetros totales, utilizando solo 2.5 mil millones de parámetros activos para cualquier tarea específica. Esta arquitectura lo hace lo suficientemente ligero para un portátil ordinario. En pruebas realizadas por Recursive, el modelo alcanzó 131 tokens por segundo en un MacBook Pro con chip M4 Pro, superando a modelos similares como Gemma 4 y Nemotron 3.5 Lightning. Además, en el benchmark SWE-Bench Verified, Flint superó a otros modelos con hasta 50 mil millones de parámetros.
Ventajas de la ejecución local y la eficiencia del modelo
Una de las ventajas clave de Flint es su capacidad de ejecución local. Al correr en el propio ordenador del usuario, los desarrolladores pueden mantener su código privado y evitar las tarifas de uso asociadas a los servicios de IA en la nube. Comparado con modelos como Muse Spark Open, que utiliza 816 mil millones de parámetros y requiere al menos un terabyte de memoria, Flint es significativamente más compacto. El modelo también demostró un alto rendimiento en la velocidad, alcanzando más de 150 tokens por segundo en una RTX Spark de Nvidia.
El papel de la IA en la mejora recursiva del desarrollo de modelos
Aunque los primeros análisis fueron positivos, señalando que Flint superó los requisitos de los asistentes de código de pago, la propia compañía reconoció que el modelo necesitará más guía que las herramientas profesionales. El objetivo a largo plazo de Recursive es que la Eureka Machine logre la auto-mejora recursiva completa, aunque por ahora, el proceso está supervisado por humanos. La empresa ha anunciado previamente una inversión de 410 millones de dólares con Amazon Web Services.
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