Recursive Superintelligence 于 2026 年 10 月 21 日发布 Flint，一款面向本地硬件的混合专家（MoE）编码模型。官方材料写明总参数约 400 亿，每 token 激活约 25 亿。公司称 Eureka Machine 自动研究系统在不到四个月内，参与了架构、量化与内核等大部分研发环节。
要点
| 内容 | |
|---|---|
| 模型 | Recursive Flint（Hugging Face：RecursiveSI/flint） |
| 发布日期 | 2026 年 10 月 21 日 |
| 规模 | 模型卡约 398 亿总参数；每 token 激活约 25 亿（含输出头） |
| 许可 | Apache 2.0 |
| 上下文 | 模型卡写 262,144 token；公司博客称最高可达 512k，并建议编码任务尽量控制在 256k 以内 |
| 结构 | 49 层 MoE：前 2 层稠密、后 47 层 MoE；每层 256 个路由专家、top-6，另有共享专家；多数层为 513 token 滑动窗口注意力 |
| 本地速度（公司宣称） | M4 Pro MacBook Pro 超过 125 token/s；64GB NVIDIA RTX Spark 短上下文超过 150 token/s |
| 公司自报编码分数（BF16） | SWE-bench Verified 74.2%；SWE-bench Pro v2 89.7%；Terminal-Bench 2.1 54.9%；LiveCodeBench v6 80.3% |
| 硬件 | 4-bit 权重约 23 GB；MarkTechPost 与官方材料多提到 48 GB 的 Apple Silicon 或 NVIDIA GPU |
| 推理栈 | llama.cpp、Ollama、Unsloth、LM Studio、vLLM、SGLang；另有面向 Apple Silicon 的 rec。vLLM 发了 day-0 Docker / serve 说明 |
背景
据 TechCrunch，Recursive 于 2026 年 5 月公开亮相，融资 6.5 亿美元、估值 46.5 亿美元，投资方包括 GV、Nvidia、AMD Ventures。CEO 为前 Salesforce 首席科学家 Richard Socher。
Flint 被定位成「AI 辅助做模型研发」的早期公开成果，而不是无人监督的自我改进。人对 Eureka Machine 仍有监督。TechCrunch 与 The Decoder 都提到：官方承认复杂任务上，Flint 可能比大型闭源编码助手更需要分步指引。
vLLM 10 月 21 日博文侧重部署：单卡可跑 NVFP4 与 BF16，提供 vllm/vllm-openai:flint 镜像，并给出在 GB200 上、100K 上下文 batch-1 端到端约 485 token/s 的测量。这些服务器数字与 Recursive 的笔记本速度宣称不是同一场景。
各方反应
TechCrunch 援引 Wired 的 Will Knight：在 48GB 内存的 Mac 上用 Flint 写了若干小程序，并称编码请求都能完成。写稿时，第三方独立复现基准仍不多；MarkTechPost、The Decoder 强调图表中不少数字来自公司自报。
尚不清楚的地方
- Eureka Machine 相对纯人工流程节省了多少日历时间（官方未给数字）。
- 在 Recursive 评测说明之外，SWE-bench Pro v2 等智能体分数的独立复现结果。
- 后续 Eureka 产出的模型是否真能让 Eureka Machine 自身变强（公司长期押注）。
- 是否推出托管 API 及定价；本次发布强调可下载权重。