Recursive 发布 40B 本地编程 MoE 模型 Flint，由自研 AI 研究系统产出

Recursive于2026-10-22发布40B混合专家模型Flint，定位为本地编程模型，并称其研发过程大量使用自研Eureka Machine，关注价值在于区分模型本身的工程成果与“AI参与研发”所代表的研究流程变化。

• Recursive官方称Flint总参数约40B、每token激活2.5B，并面向Apple Silicon和NVIDIA RTX Spark等本地硬件。
• 公司公布了短上下文下每秒超过125和150 token的速度数据，但这些结果依赖特定硬件、推理引擎和测试条件。
• 模型权重已在Hugging Face以Apache 2.0许可发布，官方还提供本地推理引擎与文档。
• Eureka Machine参与数据、训练配方、架构和推理优化，但这只能证明其参与研发，不能单独证明系统已实现自我改进。
• 影响/看点：若开放权重和本地速度在独立测试中成立，Flint可能降低代码数据离开本机的需求；其研发自动化价值则取决于后续模型能否稳定、可重复地改善研究流程。
• 资料依据:
• Recursive（2026-10-22）：https://recursive.com/updates/introducing-recursive-flint
• Hugging Face，RecursiveSI/flint模型卡（2026-10-22）：https://huggingface.co/RecursiveSI/flint
• GitHub，recursive-oss/rec（2026-10-22）：https://github.com/recursive-oss/rec

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