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Recursive

general · First seen 2026-05-22 · Last seen 2026-10-27 · 184 mentions

Overview

Recursive 是一家聚焦 AI 自主研发的初创公司，近期因发布开源本地编程模型 Flint 而受到关注。Flint 定位为可在消费级设备上流畅运行的编码模型，采用稀疏激活的 MoE 架构，是 Recursive 首次开放模型权重，也是其“主要由 AI 生成代码”研发路线的一次公开验证。

Recursive Flint 近期进展

  • 2026 年 10 月 21 日，Recursive 发布首个开源权重编程模型 Flint，采用 40B 参数的 MoE 架构，但每次推理仅激活 2.5B 参数，显著降低了显存与算力门槛，详见 Recursive 发布首个开源权重编程模型 Flint，40B 参数 MoE 架构 与 Recursive 发布开源编程模型 Flint：40B MoE 架构，激活参数仅 2.5B。
  • TechCrunch 报道指出，Recursive 表示 Flint 的研发主要由 AI 自身完成，即模型代码在相当程度上由 AI 系统生成，这使其成为观察“AI 自研 AI”路径的重要样本，见 Recursive 发布可在笔记本运行的编程模型 Flint，主要由 AI 自研生成。
  • 在实际部署方面，社区与官方生态响应较快：vLLM 提供了 Day-0 支持；Recursive 创始人 Richard Socher 演示 Flint 在 MacBook Pro 上达到 125+ tokens/秒的本地编码速度，见 vLLM 上线 Recursive SI 的 Flint Day-0 支持：40B 参数仅 2.5B 激活 与 Recursive 发布 Flint：本地编码模型，MacBook Pro 上跑出 125+ tokens/sec。

    • 当前焦点与观察点

    Flint 的意义主要不在于刷新编码能力排行榜，而在于两点：一是“大参数量 + 小激活”的稀疏架构让本地设备跑高质量编码模型变得现实，与大内存硬件（如 128GB 统一内存、可多机组网的设备）形成呼应；二是 Recursive 宣称模型大部分由 AI 自研生成，这为其效率路线和递归自我改进的长期叙事提供了初步证据——Sarah Guo 此前也评论“不要低估递归自我改进”这一趋势。

    需要观察的是：Recursive 关于“主要由 AI 生成”的表述尚缺乏独立验证，Flint 在长上下文、复杂工程任务上的表现仍待开发者实测；同时其社区评价与实际使用数据，将决定这家公司能否在开源编码模型竞争加剧的环境中站稳脚跟。

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