Recursive, основанный год назад стартап, который ставит на идею самосовершенствующегося ИИ, выпустил первую модель Flint. Это бесплатная кодировочная модель, которая работает на обычном ноутбуке и была создана преимущественно самой системой автоматизации исследований компании — так называемой Eureka Machine. На разработку у маленькой команды ушло менее четырёх месяцев.
Eureka Machine участвовала практически на каждом этапе создания Flint: от предварительного обучения до финальной оптимизации. Компания утверждает, что система помогла с разреживанием архитектуры модели, специализированной низкобитовой подготовкой (которая сократила размер на 71% почти без потери качества) и кастомными ядрами для ускорения вычислений. Это первый заметный публичный результат концепции, которая годами вызывает ожесточённые споры в индустрии: что если ИИ начнёт улучшать сам себя и выйдет из-под контроля? Пока версия Recursive куда скромнее — исследовательский помощник ИИ, которым руководят люди и могут остановить в любой момент.
Компания привлекла $650 млн при оценке $4,65 млрд (майское происхождение из стелса) с участием GV, Nvidia и AMD Ventures. Её возглавляет Ричард Сохер, бывший главный учёный Salesforce. Именно расчёт на эту идею самосовершенствования лежит в основе контракта Recursive с Amazon Web Services на $410 млн вычислительных ресурсов в июне — компания намекала, что это «менее о найме людей, более о количестве агентов».
Flint — это mixture-of-experts модель с 40 миллиардами параметров, но использует только 2,5 миллиарда для каждой конкретной задачи. Это позволяет ей работать на ноутбуке офлайн, без облачных сервисов и связанных с ними платежей за использование. Модель выложена бесплатно на Hugging Face под лицензией Apache 2.0. Сравнение красноречиво: Muse Spark Open от Meta, выпущенная неделей раньше для Mac, требует 816 миллиардов параметров и минимум терабайт памяти.
По скорости Flint генерирует около 131 токена в секунду на MacBook Pro с чипом M4 Pro — вдвое быстрее, чем Google Gemma 4 и Nvidia Nemotron 3.5 Lightning на той же машине. На бенчмарке SWE-Bench Verified (проверка способности ИИ исправлять реальные баги) Flint обогнала модели под 50 миллиардов параметров. По внутренним тестам Recursive на шести задачах её превзошла только Alibaba Qwen 27B. Журналист Wired использовал Flint на Mac с 48GB памяти и создал несколько приложений — модель справилась со всеми запросами без ошибок, что редкость для лёгких кодировочных моделей.
Долгосрочная цель Recursive — добиться полного рекурсивного самосовершенствования, где люди остаются в позиции наблюдателей и могут остановить процесс. По логике компании, каждая новая модель должна делать Eureka Machine ещё более компетентной исследователем, ускоряя разработку следующего поколения. Это ставка на то, что эффект масштабирования ИИ-агентов дешевле и быстрее, чем наём человеческих исследователей — OpenAI недавно рассказала, что к августу её ИИ-агенты логировали 3,1 рабочих дней на каждый день работы человека.
Для российского бизнеса практическая ценность Flint в том, что она позволяет использовать продвинутый кодировочный ассистент локально, без зависимости от облачных сервисов и утечек кода. Это полезно для компаний в e-commerce, FinTech, веб-разработке, которые боятся отправлять чувствительные данные в облако или хотят избежать операционных расходов. Модель можно внедрить в собственные разработки как на базе простых инструментов вроде AI Studio для автоматизации рутины, так и использовать как основу для специализированных помощников. Вопрос в том, будет ли Flint конкурировать за внимание с уже проверенными Claude и Copilot, где пользователи готовы платить за облачное удобство.
Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, её деятельность запрещена на территории РФ; это относится и к принадлежащим ей социальным сетям Instagram и Facebook.