Recursive lanzó Flint, un modelo gratuito de programación de una startup de IA fundada el año pasado. Funciona en un computador portátil común y corriente, y la compañía afirma que su sistema automatizado de investigación, la Eureka Machine, ayudó en casi cada paso de su construcción, lo que tomó menos de cuatro meses con un equipo pequeño.
¿Qué es el modelo de programación Flint de Recursive?
Recursive, una startup de IA fundada el año pasado, lanzó su primer modelo, Flint, el miércoles. Es un modelo gratuito de programación que funciona en un computador portátil común y corriente, y la compañía afirma que la IA hizo gran parte del trabajo de construcción.
El sistema automatizado de investigación de Recursive, al que llama Eureka Machine, ayudó en casi cada paso del desarrollo de Flint, según la compañía. Esto permitió que un equipo pequeño construyera el modelo desde cero en menos de cuatro meses.
El lanzamiento es una prueba pública temprana de la automejora recursiva, la idea de que la IA puede construir una IA mejor, que a su vez construye una IA aún mejor. El concepto también es uno de los más debatidos en la industria. Algunos investigadores temen que la IA que se mejora a sí misma pueda salirse del control humano. La versión de Recursive es, por ahora, más limitada: un asistente de investigación con IA supervisado por personas, que produce un modelo lo bastante pequeño para funcionar en un computador portátil.
La compañía salió del modo secreto en mayo con 650 millones de dólares en financiación y una valoración de 4.650 millones de dólares. Entre sus respaldos están GV, Nvidia y AMD Ventures. Recursive es dirigida por su CEO, Richard Socher, quien fue el principal científico de Salesforce.
Como Flint funciona en el computador del usuario y no en los servidores en la nube de una empresa, los desarrolladores pueden usarlo sin conexión y mantener su código en privado. También evitan las tarifas de uso que cobran los servicios de IA en la nube según la cantidad de texto que procesa un modelo. Flint se puede descargar gratis en Hugging Face, el sitio popular para compartir modelos de IA, bajo la licencia Apache 2.0, que permite el uso y la modificación gratuitos.
¿Cómo puede Flint funcionar en un computador portátil común y corriente?
Flint usa un diseño de mezcla de expertos, lo que significa que activa solo una pequeña parte de sí mismo para cada tarea. Utiliza apenas 2.500 millones de sus 40.000 millones de configuraciones, conocidas como parámetros, a la vez. Esto lo mantiene lo suficientemente liviano para un computador portátil estándar. En comparación, Muse Spark Open, de Meta, un modelo abierto diseñado para Mac y lanzado la semana pasada, usa 816.000 millones de parámetros y necesita al menos un terabyte de memoria.
¿Qué tan rápido es Flint en comparación con otros modelos de programación?
La velocidad es otro de sus atractivos. En las pruebas de Recursive, Flint generó unos 131 tokens, o fragmentos de texto, por segundo en un MacBook Pro con el chip M4 Pro de Apple. Modelos similares alcanzaron entre 58 y 69 tokens por segundo en la misma máquina, incluidos Gemma 4 de Google y Nemotron 3.5 Lightning de Nvidia. En el RTX Spark de Nvidia, Flint superó los 150 tokens por segundo.
En SWE-Bench Verified, un punto de referencia que mide qué tan bien la IA puede corregir errores reales de software, Flint superó a otros modelos con menos de 50.000 millones de parámetros. En el promedio de Recursive sobre seis pruebas, solo un modelo, el Qwen3.8 27B de Alibaba, obtuvo un puntaje más alto.
La compañía reconoce que Flint necesita más indicaciones que los grandes asistentes de programación de pago. Recomienda dividir las tareas grandes en pasos más pequeños. Las primeras reseñas siguen siendo alentadoras. Will Knight, de Wired, usó Flint en un Mac con 48 GB de memoria para construir varios programas pequeños, entre ellos una aplicación de lista de tareas y una herramienta que busca información en la web para investigaciones. Dijo que los modelos de programación más pequeños a menudo presentaban errores o eran lentos en comparación con Claude o Codex, pero Flint atendió sus solicitudes de programación en todas las ocasiones.
La Eureka Machine genera ideas, ejecuta experimentos y usa los resultados para decidir qué probar después. Según el video de lanzamiento de la compañía, contribuyó a casi todas las partes de la construcción de Flint, desde el preentrenamiento hasta el posentrenamiento y la inferencia. Recursive dijo que esas contribuciones incluyeron una forma de modelo más dispersa, un entrenamiento de baja precisión que redujo Flint en un 71 por ciento con casi ninguna pérdida de calidad, y kernels personalizados, que son programas especializados que aceleran los cálculos subyacentes.
Recursive no dijo cuánto tiempo ahorró la Eureka Machine a sus investigadores. La compañía no es la única que se apoya en la IA para la investigación. OpenAI afirmó el mes pasado que, para mediados de agosto, sus agentes de IA registraban 3,1 días de trabajo por cada día trabajado por un investigador humano.
Recursive ha enfocado su estrategia en la escala de cómputo más que en el personal. La compañía le dijo previamente a TechCrunch que su acuerdo de cómputo por 410 millones de dólares con Amazon Web Services en junio se trató “menos de la cantidad de personas y más de la cantidad de agentes”.
El objetivo a largo plazo, según le dijo Socher a Wired, es que la Eureka Machine logre la automejora recursiva completa, con humanos supervisando el proceso y en capacidad de detenerlo si algo sale mal. Recursive afirma que cada nuevo modelo debería hacer de la Eureka Machine un mejor investigador, lo que le ayudará a construir el siguiente más rápido.
Cet article a été rédigé avec l'assistance de l'IA.
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