Recursive豪華創始團首次交卷：讓AI參與造AI，4個月練出40B模型

BiRun 訊，今年 5 月拿到 6.5 億美元融資、估值達到 46.5 億美元的 Recursive，終於交出了第一款模型 Flint。

它專為本地編程 Agent 設計，總參數約 400 億，每次只激活 25 億。團隊從零研發這款模型，只用了不到 4 個月。

Recursive 的 8 位聯閤創始人，個個來頭不小：

1. Alexey Dosovitskiy：Vision Transformer（ViT）第一作者，推動 Transformer 進入計算機視覺領域。

2. 田淵棟：前 Meta FAIR 研究總監，長期從事強化學習、大模型推理研究。

3. Tim Rocktäschel：前 Google DeepMind 開放式學習研究負責人，UCL 敎授。

4. Jeff Clune：《Darwin Gödel Machine》論文作者，研究如何讓 AI 脩改自身代碼、不斷改進。

5. Josh Tobin：曾領導 OpenAI 的 Codex 和 Deep Research 研究團隊。

6. Tim Shi：前 OpenAI 研究員，企業 AI 獨角獸 Cresta 聯閤創始人。

7. Richard Socher：Recursive CEO，前 Salesforce 首蓆科學家、You.com 創始人。

8. Caiming Xiong：前 Salesforce AI 研究高級副總裁。

Recursive 公佈的測試顯示，在 48GB 內存的 M4 Pro MacBook Pro 上，Flint 的綜閤編程與指令評測得分約為 81%，略低於 Qwen3.8 27B 的 85%，但長上下文綜閤生成速度接近後者的 7 倍。使用 MLX 推理時，Flint 的速度約為每秒 69 Token，短上下文下則能超過 125 Token。

模型權重已按 Apache 2.0 協議開放。

信源

動察 Beating 頻道 · 動察 Beating 交流羣。