✨︎ Resumen (TL;DR):
- Recursive lanzó Flint el 21 de octubre de 2026 para explorar repositorios de código, corregir errores, implementar funciones y escribir pruebas en equipos locales.
- La ficha registra 39,800 millones de parámetros, aunque el anuncio redondea la cifra a 40,000 millones; el modelo activa unos 2,500 millones por token.
- Recursive publicó los pesos BF16 en Hugging Face bajo Apache 2.0, pero la variante y el hardware determinan la memoria necesaria.
Recursive lanzó el 21 de octubre de 2026 Flint, un modelo de programación con pesos abiertos diseñado para ejecutarse en equipos locales. La empresa afirma que Eureka Machine intervino en casi todo el proceso y que un equipo pequeño lo construyó desde cero en menos de 4 meses.
Flint es un modelo de programación con pesos abiertos que explora repositorios de código, corrige errores, implementa funciones y escribe pruebas. Su arquitectura de mezcla de expertos activa unos 2,500 millones de parámetros por token, es decir, por cada unidad de texto que procesa o genera.
Su ficha técnica registra 39,800 millones de parámetros. El anuncio redondea ese dato a 40,000 millones.
Qué automatizó Eureka Machine
Según Recursive, Eureka Machine propone ideas, las implementa, ejecuta experimentos y usa sus resultados para decidir qué investigar después. La compañía también le atribuye aportaciones en los datos de entrenamiento, la arquitectura y el software necesario para entrenar y ejecutar Flint.
El anuncio de Nvidia ofrece un ejemplo concreto. Eureka Machine creó kernels, rutinas de cálculo adaptadas al hardware, que elevaron 55 % la velocidad de generación de Flint en RTX Spark sin modificar los pesos del modelo. El mismo modelo generó texto más rápido gracias al software que lo ejecuta.
Ese 55 % mide velocidad, no la capacidad de Flint para resolver tareas de programación. Recursive evalúa esa capacidad por separado mediante pruebas de desempeño. La distinción permite separar una mejora del software de ejecución de un resultado sobre el modelo.
La autooptimización recursiva completa sigue siendo un objetivo de Recursive. En su entrevista con WIRED, Richard Socher, CEO y cofundador de la empresa, describió la meta de que Eureka Machine llegue a mejorar su propio sistema bajo supervisión humana.
Velocidad local y resultados de prueba
Recursive reporta más de 125 tokens por segundo en un MacBook Pro con M4 Pro y más de 150 tokens por segundo en un RTX Spark con 64 GB. Ambas cifras corresponden a contextos cortos y al motor de inferencia optimizado de la empresa. No describen el tiempo total para completar una tarea con múltiples pasos y herramientas.
En la ficha de lanzamiento, Recursive publica estos resultados:
- 54.9 % en Terminal-Bench 2.1.
- 89.7 % en SWE-bench Pro v2.
- 74.2 % en SWE-bench Verified.
Son resultados de la propia compañía. Recursive promedia al menos 5 ejecuciones para estimar el acierto en un intento y advierte que las condiciones de evaluación varían entre las fuentes utilizadas para comparar modelos.
Will Knight, de WIRED, probó Flint en un Mac con 48 GB de RAM y relató buenos resultados al crear programas y un sitio web sencillo. Su experiencia aporta una prueba independiente de uso, pero no equivale a una comparación estandarizada con otros modelos.
Pesos, memoria y hardware local
El repositorio principal contiene los pesos BF16, cuya descarga ronda los 80 GB. Recursive prepara por separado las variantes cuantizadas para Nvidia y Apple Silicon; estas reducen la precisión numérica para ocupar menos memoria.
Los 2,500 millones de parámetros activos indican cuánto utiliza Flint en cada paso, mientras que la memoria necesaria depende de la versión que se cargue.
Recursive publicó los pesos de Flint en Hugging Face bajo licencia Apache 2.0. Para quien necesita trabajar con código en su propia computadora, esa disponibilidad permite adaptar y ejecutar el modelo localmente con una versión y un motor de inferencia adecuados al hardware disponible.
Para ejecutar Flint en una computadora propia, el número total de parámetros no basta como referencia. También cuentan la variante cargada, el contexto, el motor de inferencia y el hardware. Recursive apunta a ejecutar agentes de programación en equipos locales, pero la autooptimización completa de Eureka Machine todavía figura como una meta bajo supervisión humana.
