Recursive Flint: نموذج برمجة مجاني يعمل على الحاسوب المحمول

في 21 أكتوبر نشرت الشركة الناشئة Recursive نموذج Flint، وهو نموذج برمجة مفتوح بترخيص Apache 2.0 يعمل على حاسوب محمول عادي. وبحسب TechCrunch، تقول الشركة إن نظام بحث آليًا يُعرف باسم «Eureka Machine» ساعدها في كل مراحل بناء Recursive Flint تقريبًا.

ما هو نموذج البرمجة Recursive Flint؟

إنه نموذج MoE (mixture-of-experts) يضم 39.8 مليار معامل، يعمل منها على كل رمز نحو 2.5 مليار فقط. ومن هنا جاءت التسمية «40B-A2.5B» في بطاقة النموذج. ومن أبرز ما في داخله:

1. 49 طبقة، منها 47 طبقة MoE تضم 256 خبيرًا، يُختار منهم 6 لكل رمز، إضافة إلى خبير مشترك نشط دائمًا.
2. نافذة سياق تبلغ 262,144 رمزًا (الموجّه والإجابة معًا).
3. معرفة تمتد حتى يونيو 2026.
4. ترخيص Apache 2.0، أي أننا نستطيع استخدامه تجاريًا أيضًا.

يبلغ حجم نقطة الحفظ (checkpoint) الكاملة بصيغة BF16 نحو 80 GB. لن نشغّله على حاسوب محمول بهذه الصيغة، لكن بحسب بطاقة النموذج أعدّت Recursive نسخًا مكمّاة (quantized) خاصة بشرائح NVIDIA وApple Silicon. وعلى Hugging Face أكثر من عشر نسخ منها بالفعل، مع روابط جاهزة لـ llama.cpp وLM Studio وJan وOllama.

ما الذي يستطيعه Flint؟

النتائج من بطاقة النموذج (كما أعلنتها Recursive):

Benchmark	النتيجة
SWE-bench Pro v2	89.7%
SWE-bench Verified	74.2%
Terminal-Bench 2.1	54.9%

قيس Terminal-Bench باستخدام harness باسم Terminus 2، وSWE-bench باستخدام mini-swe-agent، مع حساب متوسط خمس محاولات على الأقل. هذه أرقام المُصنّع نفسه، لذا لنتعامل معها بتحفّظ إلى أن تظهر قياسات مستقلة.

الأكثر إثارة للاهتمام هو السرعة. فبحسب اختبارات Recursive، يولّد Flint على MacBook Pro بشريحة M4 Pro نحو 131 رمزًا في الثانية، وأكثر من 150 على NVIDIA RTX Spark. ويُضاف إلى ذلك أول رأي مستقل: بحسب TechCrunch، بنى Will Knight من Wired برامج صغيرة باستخدام Flint على جهاز Mac بذاكرة 48 GB، والنموذج «nailed his coding requests every time»، أي أنه نفّذ في كل مرة ما طلبه منه بالضبط.

نموذج بناه الذكاء الاصطناعي؟

بحسب TechCrunch، بنى فريق صغير النموذج من الصفر في أقل من أربعة أشهر، ويُقال إن Eureka Machine اقترحت، من بين أمور أخرى، بنية أكثر تناثرًا (sparse) ونوى (kernels) مخصّصة وتدريبًا بدقة منخفضة، ما قلّص حجم النموذج بنسبة 71% مع جودة شبه مماثلة.

لم تكشف Recursive عن مقدار الوقت الذي وفّره ذلك على الباحثين، وبحسب المقال فإن النسخة الحالية من Eureka مساعد بحثي يعمل تحت إشراف البشر، لا نظام مستقل. أما الهدف البعيد للرئيس التنفيذي Richard Socher (كبير العلماء سابقًا في Salesforce) فهو التحسين الذاتي التكراري الكامل للذكاء الاصطناعي، لكن مع وجود بشر قادرين على إيقاف هذه العملية.

خرجت الشركة من مرحلة السرية في مايو بتمويل قدره 650 مليون دولار وبتقييم يبلغ 4.65 مليار دولار، ومن بين مستثمريها GV وNVIDIA وAMD Ventures.

كيف نجرّب Recursive Flint؟

أسهل طريقة هي استخدام إحدى النسخ المكمّاة من صفحة النموذج في LM Studio أو Ollama. وقد شرحت الخطوات بالتفصيل في دليل تشغيل الذكاء الاصطناعي محليًا. والإعدادات الموصى بها في بطاقة النموذج هي: temperature بقيمة 1.0، وtop-p بقيمة 0.95، وtop-k بقيمة 20، و32,768 رمزًا على الأقل لكل إجابة في المهام الصعبة.

أما النسخة الكاملة، فتصف بطاقة النموذج تشغيلها على وحدة GPU واحدة من طراز B300 أو H200 مع SGLang، وبواجهة API متوافقة مع OpenAI. ويمكننا ربط نقطة نهاية كهذه بـ harness للوكلاء، كما فعلنا من قبل مع DeepSeek المجاني في OpenCode.

وهناك تحفّظ من Recursive نفسها: يحتاج Flint إلى توجيه أكثر مما تحتاجه مساعدات البرمجة الكبيرة المدفوعة، لذا يُفضّل تقسيم المهام الكبيرة إلى خطوات أصغر.

FAQ

هل Recursive Flint مجاني؟

نعم. يمكن تنزيل الأوزان من Hugging Face بترخيص Apache 2.0، وعند التشغيل المحلي لا ندفع إلا ثمن الكهرباء (واستهلاك العتاد).

كم يحتاج Flint من الذاكرة؟

يبلغ حجم النسخة الكاملة بصيغة BF16 نحو 80 GB، وهي بحسب بطاقة النموذج مخصّصة لوحدة GPU من طراز B300 أو H200. أما على الحاسوب المحمول فنستخدم النسخ المكمّاة. وقد اختبرت Wired النموذج على جهاز Mac بذاكرة 48 GB.

هل بنى الذكاء الاصطناعي Flint حقًا؟

بحسب Recursive، ساعدت Eureka Machine في كل المراحل تقريبًا، لكن تحت إشراف بشري. ولم تكشف الشركة عن نسبة العمل التي أنجزها النظام بمفرده.