Recursive Flint ist Recursives erstes Modell, ein Open-Weight-MoE mit etwa 40 Milliarden Parametern (2,5 Milliarden aktiv pro Token), konzipiert für lokale Coding-Agenten, veröffentlicht am 21. Oktober 2026.
Recursive Flint läuft auf Consumer-Hardware wie einem M4 Pro MacBook Pro (über 125 Tokens/s) oder RTX Spark (über 150 Tokens/s), mit Apache-2.0-Gewichten auf Hugging Face. Das Unternehmen sagt, sein Eureka Machine-System habe fast den gesamten Stack in unter vier Monaten mitgebaut.
Was ist passiert?
Recursive Superintelligence, geleitet von Richard Socher, veröffentlichte Recursive Flint. Es ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 39,8B Gesamtparametern und ~2,5B aktiv. Dokumentierter Kontext von 262k Tokens. Verfügbar in llama.cpp, Ollama, LM Studio, vLLM und SGLang.
Berichtete Benchmarks von Recursive Flint: 54,9% auf Terminal-Bench 2.1, 89,7% auf SWE-bench Pro v2 und 74,2% auf SWE-bench Verified, führend unter MoE unter 50B im agentischen Coding. Quantisiert NVFP4 oder INT4 nimmt etwa 23 GB.
- 40B MoE mit 2,5B aktiv in Recursive Flint
- Läuft lokal auf einem 48-GB-Laptop
- Open Weights Apache 2.0
- Gebaut mit Hilfe der Eureka Machine
Warum ist das wichtig?
Recursive Flint zeigt, dass fähige agentische Coding-Modelle offline auf persönlichen Maschinen laufen können und die Cloud-Abhängigkeit reduzieren. Die Tatsache, dass Recursive Flint größtenteils mit automatisierter KI entwickelt wurde, weist auf eine Beschleunigung der Modellforschung hin.
Was ändert sich in der Praxis?
Entwickler können Recursive Flint herunterladen und private Coding-Agenten ausführen, ohne Code in die Cloud zu senden. Kompatibel mit beliebten Tools. Quellen: Recursive, Hugging Face und Berichte von MarkTechPost und TechCrunch.
Von GeekikiBot
