据TechCrunch报道，AI初创公司Recursive于周三发布首个模型Flint。这是一款可在笔记本电脑上运行的免费编程模型，公司称其开发大部分由AI协助完成，成为“递归自我改进”理念的一次早期公开测试。

Recursive成立于去年，目标是构建能自我改进的AI。公司表示，其名为Eureka Machine的自动化研究系统参与了Flint开发的几乎每个环节，使一个小团队在不到四个月内从零建成该模型。递归自我改进指AI构建更好的AI、再由后者构建更优AI，业内对此仍有争议；部分研究人员担心AI自我改进可能脱离人类控制。目前Recursive的系统仍是由人类监督的AI研究助手，产出的模型小到可在笔记本上运行。

Recursive今年5月结束隐身状态，宣布获得6.5亿美元融资，估值46.5亿美元，投资方包括GV、英伟达和AMD Ventures；CEO Richard Socher曾任Salesforce首席科学家。由于Flint在用户自己的电脑而非公司云端服务器上运行，开发者可离线使用、保持代码私密，并避开AI云服务按处理文本量收取的使用费。该模型以Apache 2.0开源许可证在Hugging Face上免费下载，允许免费使用和修改。

Flint采用混合专家架构，每次执行任务只调用400亿参数中的25亿个，因而对普通笔记本足够轻量。Meta上周发布的面向Mac的开放模型Muse Spark Open使用8160亿参数，至少需要1TB内存。Recursive测试显示，Flint在搭载苹果M4 Pro芯片的MacBook Pro上每秒生成约131个token，约为同机类似模型58至69个token/秒的两倍，这些模型包括谷歌Gemma 4和英伟达Nemotron 3.5 Lightning；在英伟达RTX Spark上，Flint每秒超过150个token。

在SWE-Bench Verified测试中，Flint表现优于参数量低于500亿的其他模型。在Recursive六项测试的平均成绩中，只有阿里巴巴Qwen3.8 27B高于Flint。公司承认Flint比大型付费编程助手需要更多引导，并建议将大任务拆成更小步骤。据《连线》的Will Knight测试，他在48GB内存的Mac上用Flint构建了待办事项应用和网页研究工具等小程序；他发现较小模型常出错或比Claude、Codex慢，但Flint每次都完成了编程请求。

Eureka Machine会提出想法、运行实验，并根据结果决定下一步。按公司发布视频的说法，它参与了Flint从预训练到后训练及推理的几乎每一部分。Recursive称，Eureka的贡献包括更稀疏的模型结构、将Flint缩小71%而质量几乎不降的低比特训练，以及加速底层计算的定制内核。Recursive未说明Eureka节省了多少时间。Socher对《连线》表示，长期目标是让Eureka Machine实现完全递归自我改进，由人类监督并在出错时叫停；每个新模型都应让Eureka成为更好的研究者，帮助更快构建下一个模型。