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Recursive Flint:ノートPCで動く無料のコーディングモデル

Recursive Flint はノートPCでも動くオープンな MoE コーディングモデル(40B、アクティブ2.5B)。開発作業の大半は AI が担いました。

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この記事の内容
  1. コーディングモデル Recursive Flint とは?
  2. Flint の実力は?
  3. AI が作ったモデル?
  4. Recursive Flint を試すには?
  5. FAQ

10月21日、スタートアップの Recursive が Flint を公開しました。Apache 2.0 ライセンスのオープンなコーディングモデルで、ごく普通のノートPCで動きます。TechCrunch によると、同社は Recursive Flint の開発のほぼすべての段階で、「Eureka Machine」と呼ばれる自動研究システムの助けを借りたと説明しています。

コーディングモデル Recursive Flint とは?

総パラメータ 398億の MoE(mixture-of-experts)モデルで、1トークンごとに動くのはそのうち約 25億 です。モデルカードにある「40B-A2.5B」という表記はここから来ています。主な中身は次のとおりです。

  1. 49層のうち47層が 256個のエキスパートを持つ MoE 層で、トークンごとにそこから6個が選ばれます。これに加えて、常に動く共有エキスパートが1個あります。
  2. コンテキストウィンドウは 262,144トークン(プロンプトと出力の合計)。
  3. 知識のカットオフは2026年6月。
  4. ライセンスは Apache 2.0 なので、商用利用も可能です。

BF16 のフルチェックポイントは約80GBあります。この形のままノートPCで動かすのは無理ですが、モデルカードによると、Recursive は NVIDIA のチップ向けと Apple Silicon 向けに専用の量子化版を用意しています。Hugging Face にはすでに十数種類が並び、llama.cpp、LM Studio、Jan、Ollama 用のリンクもそろっています。

Flint の実力は?

モデルカードに載っている結果(Recursive 発表)は次のとおりです。

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

Terminal-Bench は Terminus 2 の harness で、SWE-bench は mini-swe-agent で測定し、少なくとも5回の試行を平均しています。あくまでメーカー自身の数字なので、独立した計測が出てくるまでは割り引いて見ておきましょう。

もっと面白いのは速度です。Recursive のテストによると、M4 Pro 搭載の MacBook Pro で Flint は毎秒約 131トークンを生成し、NVIDIA RTX Spark では150トークンを超えます。さらに最初の独立した評価もあります。TechCrunch によると、Wired の Will Knight はメモリ48GBの Mac で Flint を使って小さなプログラムを作り、モデルは「nailed his coding requests every time」、つまり毎回、頼んだとおりのものを仕上げたそうです。

AI が作ったモデル?

TechCrunch によると、小さなチームが 4か月足らずでゼロから作り上げました。Eureka Machine は、よりスパースなモデル構造、独自のカーネル、低精度での学習などを提案したとされ、これによって品質をほぼ保ったままモデルを71%小さくできたといいます。

Recursive は研究者の時間がどれだけ節約できたかを明らかにしていません。また記事によると、現行の Eureka は人間が監督する研究アシスタントで、自律的なシステムではありません。CEO の Richard Socher(元 Salesforce チーフサイエンティスト)が長期的に目指すのは AI の完全な再帰的自己改善ですが、そのプロセスを止められる人間がいることが前提です。

同社は5月に、評価額46.5億ドルで6.5億ドルの資金を調達してステルス状態から姿を現しました。投資家には GV、NVIDIA、AMD Ventures が名を連ねています。

Recursive Flint を試すには?

いちばん簡単なのは、モデルページにある量子化版のどれかを LM Studio か Ollama で使う方法です。手順はAI をローカルで動かす方法のガイドで詳しく紹介しています。モデルカードの推奨設定は temperature 1.0、top-p 0.95、top-k 20 で、難しいタスクでは1回の応答に少なくとも32,768トークンを確保します。

フル版については、モデルカードに SGLang を使って B300 または H200 の GPU 1基で動かし、OpenAI 互換 API で提供する構成が書かれています。こうしたエンドポイントはエージェント harness につなげられます。以前紹介した OpenCode で無料の DeepSeek と同じ要領です。

Recursive 自身からの注意点がひとつあります。Flint は有料の大型コーディングアシスタントより細かく導いてやる必要があるので、大きなタスクは小さなステップに分けたほうがうまくいきます。

FAQ

Recursive Flint は無料?

はい。重みは Apache 2.0 ライセンスで Hugging Face からダウンロードでき、ローカルで動かす場合にかかるのは電気代(とハードウェアの消耗)だけです。

Flint にはどれくらいのメモリが必要?

BF16 のフル版は約80GBあり、モデルカードによると B300 または H200 の GPU 向けです。ノートPCでは量子化版を使います。Wired はメモリ48GBの Mac でテストしました。

Flint は本当に AI が作ったの?

Recursive によると、Eureka Machine はほぼすべての段階で手伝いましたが、人間の監督下でのことです。システムが単独でどれだけの作業をこなしたかは公表されていません。

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