Recursive lanzó el 21 de octubre de 2026 Flint, un modelo de programación con pesos abiertos diseñado para ejecutarse en equipos locales. La empresa afirma que su sistema Eureka Machine intervino en casi todo el proceso de desarrollo y permitió a un equipo pequeño construirlo desde cero en menos de cuatro meses.
Flint está pensado para explorar repositorios de código, corregir errores, implementar funciones y escribir pruebas. Su ficha técnica registra 39,800 millones de parámetros, redondeados a 40,000 millones en el anuncio. Utiliza una arquitectura de mezcla de expertos que activa unos 2,500 millones por token, cada unidad de texto que procesa o genera.
Qué automatizó Eureka Machine
Según Recursive, Eureka Machine propone ideas, las implementa, ejecuta experimentos y utiliza los resultados para decidir qué investigar después. La compañía atribuye al sistema aportaciones en los datos de entrenamiento, la arquitectura y el software necesario para entrenar y ejecutar Flint.
Un ejemplo concreto aparece en el anuncio de Nvidia: Eureka Machine creó kernels, rutinas de cálculo adaptadas al hardware, que elevaron un 55 % la velocidad de generación de Flint en RTX Spark sin modificar los pesos del modelo. Es decir, el mismo modelo produjo texto más rápido gracias al software que lo ejecuta.
Ese porcentaje mide velocidad. La capacidad de resolver tareas de programación se evalúa por separado, mediante pruebas de desempeño. La distinción permite entender qué aporta cada resultado antes de atribuirlo a una mejora general de la inteligencia del modelo.
La autooptimización recursiva completa sigue siendo un objetivo de Recursive. En su entrevista con WIRED, el CEO y cofundador Richard Socher describió la meta de que Eureka Machine llegue a mejorar su propio sistema, con supervisión humana.
Velocidad local, con condiciones
Recursive reporta más de 125 tokens por segundo en un MacBook Pro con M4 Pro y más de 150 en un RTX Spark con 64 GB. Ambas cifras corresponden a contextos cortos y al motor de inferencia optimizado de la empresa. No describen el tiempo total necesario para completar una tarea con múltiples pasos y herramientas.
En la ficha de lanzamiento, Recursive publica un 54.9 % en Terminal-Bench 2.1, un 89.7 % en SWE-bench Pro v2 y un 74.2 % en SWE-bench Verified. Son resultados de la propia compañía: promedia al menos cinco ejecuciones para estimar el acierto en un intento. La ficha advierte que las condiciones de evaluación varían entre las fuentes utilizadas para comparar modelos.
Will Knight, de WIRED, probó Flint en un Mac con 48 GB de RAM y relató buenos resultados al crear programas y un sitio web sencillo. Su experiencia aporta una comprobación de uso independiente, aunque no equivale a una comparación estandarizada con otros modelos.
La versión también importa al calcular los recursos necesarios. El repositorio principal contiene los pesos BF16, cuya descarga ronda los 80 GB; las variantes cuantizadas, que reducen la precisión numérica para ocupar menos memoria, se preparan por separado para Nvidia y Apple Silicon. La cifra de parámetros activos indica cuánto utiliza en cada paso; la memoria necesaria depende de la versión que se cargue.
Los pesos de Flint están disponibles en Hugging Face bajo licencia Apache 2.0. Para quienes necesitan trabajar con código en su propio equipo, la utilidad inmediata es poder adaptar y ejecutar el modelo localmente, con una versión y un motor adecuados al hardware disponible.
