Recursive lanza Flint, un modelo de código que corre en una notebook y fue creado por IA

La startup de inteligencia artificial Recursive lanzó Flint, un modelo gratuito de programación que corre en una notebook y que fue construido en gran medida por su propio sistema de investigación automática, al que la empresa llama Eureka Machine. El anuncio se hizo público esta semana y el modelo ya está disponible para descargar.

Según la compañía, el sistema automatizado participó en casi todas las etapas del desarrollo, desde el preentrenamiento hasta el ajuste posterior y la inferencia. Eso le permitió a un equipo reducido crear el modelo desde cero en menos de cuatro meses.

Flint es una prueba pública temprana de la llamada mejora recursiva: la idea de que la inteligencia artificial puede construir sistemas mejores que, a su vez, construyan otros aún mejores. Es uno de los conceptos más discutidos de la industria. Algunos investigadores temen que la IA que se perfecciona a sí misma pueda escapar del control humano. Por ahora, la versión de Recursive es más acotada: un asistente de investigación supervisado por personas que produjo un modelo lo bastante chico como para funcionar en una computadora personal.

La empresa salió del anonimato en mayo con US$650 millones de financiamiento y una valuación de US$4.650 millones, con el respaldo de fondos como GV, Nvidia y AMD Ventures. Está liderada por Richard Socher, exjefe científico de Salesforce. El lanzamiento de Flint se suma a un ecosistema de modelos abiertos que crece rápido, como el caso de Reflection y su modelo Beam.

Como Flint se ejecuta en la computadora del usuario y no en servidores en la nube, los desarrolladores pueden usarlo sin conexión, mantener su código privado y evitar las tarifas que cobran los servicios de IA según la cantidad de texto procesado. El modelo se puede descargar gratis en Hugging Face bajo licencia Apache 2.0, que permite el uso y la modificación libres.

Flint es un modelo de mezcla de expertos: usa solo una porción reducida de sí mismo para cada tarea, unos 2.500 millones de parámetros de los 40.000 millones que tiene en total. Eso lo vuelve lo bastante liviano para una notebook común y mucho más chico que Muse Spark Open, el modelo abierto de Meta para Macs que necesita al menos un terabyte de memoria.

En las pruebas de Recursive, Flint generó unos 131 tokens por segundo en una MacBook Pro con chip M4 Pro, cerca del doble de los 58 a 69 tokens por segundo que lograron modelos similares en la misma máquina, entre ellos Gemma 4 de Google y Nemotron 3.5 Lightning de Nvidia. En una RTX Spark de Nvidia superó los 150 tokens por segundo.

En SWE-Bench Verified, un test que mide la capacidad de la IA para corregir errores de software reales, Flint superó a otros modelos de menos de 50.000 millones de parámetros. En el promedio propio de la empresa sobre seis pruebas, solo un modelo, Qwen3.8 27B de Alibaba, obtuvo un puntaje más alto.

La compañía reconoció que Flint necesita más guía que los grandes asistentes de programación pagos y sugirió dividir las tareas grandes en pasos más chicos. Aun así, las primeras revisiones fueron positivas: el periodista Will Knight lo probó en una Mac con 48 GB de memoria para armar varios programas pequeños y encontró que Flint resolvió sus pedidos de código sin fallas.

El Eureka Machine propone ideas, corre experimentos y usa los resultados para decidir qué probar después. Según el video de lanzamiento, aportó a casi todas las partes del desarrollo de Flint. Entre sus contribuciones figuran una forma de modelo más dispersa, un entrenamiento de baja precisión que redujo el tamaño de Flint un 71% casi sin pérdida de calidad y kernels personalizados, programas especializados que aceleran los cálculos de base.

Recursive no precisó cuánto tiempo le ahorró el sistema a sus investigadores, pero no es la única empresa que se apoya en la IA para investigar. OpenAI informó que a mediados de agosto sus agentes de IA registraban 3,1 jornadas de trabajo por cada una de un investigador humano. El avance de estos sistemas también alimenta el debate sobre el uso de la IA para recrear y automatizar procesos creativos.

Si la apuesta de Recursive da resultado, cada nuevo modelo debería poder asumir tramos más largos de trabajo sin ayuda humana. La empresa le dijo a la prensa que su acuerdo de cómputo de US$410 millones con Amazon Web Services, firmado en junio, tenía "menos que ver con la cantidad de empleados y más con la cantidad de agentes".

El objetivo de largo plazo, según Socher, es que el Eureka Machine alcance la mejora recursiva completa, con personas supervisando el proceso y con capacidad de detenerlo si algo sale mal. La empresa sostiene que cada nuevo modelo debería convertir al sistema en un mejor investigador, lo que le permitiría construir el siguiente más rápido.