Recursive SI 发布本地编码模型 Flint，多框架首日支持

Recursive 发布首个模型 Flint，一个 40B mixture-of-experts 本地编码模型，由其自动化研究系统 Eureka Machine 构建，权重以 Apache 2.0 许可开放在 Hugging Face。

Richard Socher 发布 Recursive 首个模型 Flint，一个由 Eureka Machine 自动研究系统构建的快速本地编码模型，MacBook Pro 上可达 125+ tokens/sec，RTX Spark 上 150+ tokens/sec，号称比同类模型快至 2 倍，4 个月内从零构建，开放权重已上架 Hugging Face。Thomas Wolf 转发并点评称，该模型把通常建议保持高精度的 lm_head 量化到 4bit 且只比 bf16 低 0.7 个百分点，结果令人印象深刻。

我们即将见证本地模型能力的一次突破。 Flint 在 Terminal-Bench 2.1 上以约 2B 激活参数取得 54.9% 的成绩。这领先于所有其他小型 MoE，并超过三个密集 ~30B 模型中的两个。 它仅需约 24GB 内存，在 MacBook Pro 上运行速度达 125+ tok/s。

Recursive（@Recursive_SI）发布首个模型 Flint，一个 40B MoE 快速本地编码模型，由其自动化研究系统 Eureka Machine 构建，从零开始不到 4 个月完成，训练使用 NVIDIA GB300 NVL72。官方称速度最高可达同类模型的 2 倍，MacBook Pro 上 125+ tokens/sec，RTX Spark 上 150+ tokens/sec。开放权重已上线 Hugging Face（https://huggingface.co/RecursiveSI/flint-nvfp4-gguf），可在 RTX Spark、DGX Spark 和 RTX PRO 6000 Blackwell 上本地运行，也可在 @opencode 或 @pidotdev 免费试用。NVIDIA RTX Spark 账号转发祝贺并给出本地运行入口。

Recursive 发布首个模型 Flint，一个用 Eureka Machine 自动研究系统从零训练的快速本地编码模型，LM Studio 首日即可运行。模型为 40B MoE、2.5B 激活参数，262K token 上下文窗口，Apache 2.0 开源权重已上架 Hugging Face。官方称在 MacBook Pro 上达 125+ tokens/sec、RTX Spark 上 150+ tokens/sec，比同类模型快至 2 倍，本地运行约需 24GB，也可在 opencode 或 pidotdev 免费试用。

Recursive_SI 发布首个模型 Flint，一个快速本地编码模型，由其自动化研究系统 Eureka Machine 从零构建，用时不到 4 个月。MacBook Pro 上达 125+ tokens/sec，RTX Spark 上 150+ tokens/sec，号称比同类模型快至多 2 倍。开放权重已上架 Hugging Face，可本地运行，也可在 opencode 或 pidotdev 免费试用。

vLLM 宣布 Day-0 支持 Recursive 的 Flint 模型，提供内置支持的 Docker 镜像 vllm/vllm-openai:flint，支持正在合并（#62938）。