A Recursive lançou o Flint, um modelo gratuito de programação de uma startup de inteligência artificial fundada no ano passado. Ele roda em um notebook comum, e a empresa afirma que seu sistema automatizado de pesquisa, a Eureka Machine, ajudou em quase todas as etapas de sua construção, levando menos de quatro meses com uma equipe pequena.

O que é o modelo de programação Flint, da Recursive?

A Recursive, startup de inteligência artificial fundada no ano passado, lançou seu primeiro modelo, o Flint, na quarta-feira. Trata-se de um modelo gratuito de programação que roda em um notebook comum, e a empresa afirma que a IA fez grande parte do trabalho de construção.

O sistema automatizado de pesquisa da Recursive, que ela chama de Eureka Machine, ajudou em quase todas as etapas do desenvolvimento do Flint, segundo a empresa. Isso permitiu que uma equipe pequena construísse o modelo do zero em menos de quatro meses.

O lançamento é um primeiro teste público do autoaperfeiçoamento recursivo, a ideia de que a IA pode construir uma IA melhor, que por sua vez constrói uma IA ainda melhor. O conceito também é um dos mais debatidos do setor. Alguns pesquisadores temem que a IA que se aperfeiçoa sozinha possa escapar do controle humano. A versão da Recursive é, por enquanto, mais limitada: um assistente de pesquisa em IA supervisionado por pessoas, que produz um modelo pequeno o suficiente para rodar em um notebook.

A empresa saiu do modo furtivo em maio, com US$ 650 milhões em financiamento e uma avaliação de US$ 4,65 bilhões. Entre os apoiadores estão GV, Nvidia e AMD Ventures. A Recursive é liderada pelo CEO Richard Socher, ex-cientista-chefe da Salesforce.

Como o Flint roda no computador do próprio usuário, e não nos servidores em nuvem de uma empresa, os desenvolvedores podem usá-lo offline e manter seu código privado. Eles também evitam as taxas de uso cobradas pelos serviços de IA em nuvem, que são calculadas de acordo com o volume de texto processado por um modelo. O Flint pode ser baixado gratuitamente no Hugging Face, site popular para compartilhamento de modelos de IA, sob a licença Apache 2.0, que permite uso e modificação gratuitos.

Como o Flint pode rodar em um notebook comum?

O Flint usa um design de mistura de especialistas, o que significa que ativa apenas uma pequena parte de si mesmo para cada tarefa. Ele usa apenas 2,5 bilhões de suas 40 bilhões de configurações, conhecidas como parâmetros, por vez. Isso o mantém leve o suficiente para um notebook padrão. Para comparação, o Muse Spark Open, da Meta, um modelo aberto criado para Macs e lançado na semana passada, usa 816 bilhões de parâmetros e precisa de pelo menos um terabyte de memória.

Quão rápido é o Flint em comparação com outros modelos de programação?

A velocidade é outro diferencial. Nos testes da Recursive, o Flint gerou cerca de 131 tokens, ou fragmentos de texto, por segundo em um MacBook Pro com o chip M4 Pro, da Apple. Modelos semelhantes alcançaram de 58 a 69 tokens por segundo na mesma máquina, incluindo o Gemma 4, do Google, e o Nemotron 3.5 Lightning, da Nvidia. Na RTX Spark, da Nvidia, o Flint ultrapassou 150 tokens por segundo.

No SWE-Bench Verified, um benchmark que mede a capacidade da IA de corrigir bugs reais de software, o Flint superou outros modelos com menos de 50 bilhões de parâmetros. Na média da Recursive em seis testes, apenas um modelo, o Qwen3.8 27B, da Alibaba, obteve pontuação maior.

A empresa reconhece que o Flint precisa de mais direcionamento do que os grandes assistentes de programação pagos. Ela recomenda dividir tarefas grandes em etapas menores. As primeiras avaliações, ainda assim, têm sido animadoras. Will Knight, da Wired, usou o Flint em um Mac com 48 GB de memória para criar vários programas pequenos, incluindo um aplicativo de lista de tarefas e uma ferramenta que pesquisa na web para fins de pesquisa. Ele disse que modelos menores de programação costumavam apresentar erros ou ser lentos em comparação com o Claude ou o Codex, mas o Flint atendeu às suas solicitações de programação em todas as vezes.

A Eureka Machine gera ideias, executa experimentos e usa os resultados para decidir o que testar em seguida. De acordo com o vídeo de lançamento da empresa, ela contribuiu para quase todas as partes da construção do Flint, desde o pré-treinamento até o pós-treinamento e a inferência. A Recursive afirmou que essas contribuições incluíram uma forma de modelo mais esparsa, um treinamento de baixa precisão em bits que reduziu o Flint em 71% com quase nenhuma perda de qualidade, e kernels personalizados, que são programas especializados que aceleram cálculos subjacentes.

A Recursive não informou quanto tempo a Eureka Machine economizou para seus pesquisadores. A empresa não está sozinha ao apostar na IA para pesquisa. A OpenAI afirmou no mês passado que, até meados de agosto, seus agentes de IA registravam 3,1 dias de trabalho para cada dia trabalhado por um pesquisador humano.

A Recursive estruturou sua estratégia em torno da escala de computação, e não do número de funcionários. Segundo a empresa, o acordo de computação de US$ 410 milhões com a Amazon Web Services, fechado em junho, foi “menos sobre quantidade de funcionários e mais sobre quantidade de agentes”, afirmou ao TechCrunch.

O objetivo de longo prazo, disse Socher à Wired, é que a Eureka Machine alcance o autoaperfeiçoamento recursivo completo, com humanos supervisionando o processo e capazes de interrompê-lo caso algo dê errado. A Recursive afirma que cada novo modelo deve tornar a Eureka Machine uma pesquisadora melhor, ajudando-a a construir o próximo mais rapidamente.

Questo articolo è stato scritto con l'assistenza dell'IA.
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