Flint néven mutatta be első, mesterséges intelligenciával fejlesztett modelljét a Recursive
A Recursive bemutatta első nyelvi modelljét, a Flintet, amelyet a vállalat saját, Eureka Machine nevű mesterségesintelligencia-rendszerének közreműködésével fejlesztett ki. A rendszer a kutatási ciklus csaknem minden részében részt vett: ötleteket javasolt, kísérleteket épített fel és futtatott, értékelte az eredményeket, majd újabb próbálkozásokat tervezett. A helyi hardveren futó, ügynökalapú programozásra szánt modell négy hónap alatt készült el.
A Flint kevert szakértős, vagyis MoE-modell, összesen 40 milliárd paraméterrel, amelyekből tokenenként 2,5 milliárd aktív. A Recursive szerint a kevesebb mint 50 milliárd paraméteres MoE-modellek között több kódolási benchmarkon, köztük a SWE-Bench Pro v2, a Terminal-Bench 2.1 és a SWE-Bench Verified teszteken is vezető eredményt ér el, ezeket az állításokat azonban még nem ellenőrizték függetlenül. A cég szerint a modell a 25–40 milliárd paraméteres sűrű modellekkel versenyezhet, miközben több mint ötször gyorsabb: egy M4 Pro chippel szerelt MacBook Prón rövid kontextusnál másodpercenként több mint 125, egy 64 gigabájtos Nvidia RTX Sparkkal pedig több mint 150 tokent generál.
A rendszer a tanítási adatok, az optimalizálás, az architektúra és a következtetés gyorsításának kialakításában is segített. A Flint legfeljebb 512 ezer tokenes kontextust támogat, a Recursive azonban 256 ezres korlátot ajánl. A súlyok Apache 2.0 licenc alatt elérhetők, és a modell többek között llama.cpp, Ollama, LM Studio, vLLM és SGLang környezetben futtatható. A vállalat hosszabb távú célja az önmagát gyorsító AI-kutatás, de ennek megvalósíthatósága továbbra is bizonytalan, és a Flint összetett feladatoknál több iránymutatást igényel a nagy, zárt modelleknél.
Folytasd az appban — szavazz és szólj hozzá ➔