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Édition du mercredi 21 octobre 2026

Recursive lance Flint, un modèle de code à poids ouverts de 40 milliards de paramètres conçu avec son système d’IA Eureka Machine, qui a automatisé l’essentiel du développement

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Recursive défend l’idée que les avantages de l’utilisation de l’IA pour créer de l’IA l’emportent sur les risques. — Depuis quelques jours, je teste…

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Sur X

  • Présentation de Flint, le premier modèle de @Recursive_SI : un modèle de code rapide en local, conçu avec notre système de recherche automatisé, l’Eureka Machine. • Un modèle de code rapide en local parmi les meilleurs • Jusqu’à 2 fois plus rapide que les modèles comparables : plus de 125 tokens/s sur un MacBook Pro, plus de 150 sur RTX Spark • Conçu de zéro en moins de 4 mo...

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  • Flint est aussi un test grandeur nature de l’Eureka Machine, notre système de recherche automatisée en IA. Il exécute tout le cycle de recherche : conception d’idées, mise en œuvre et validation. Il s’appuie ensuite sur les résultats pour décider quoi essayer ensuite. Nous l’avons utilisé dans presque toutes les étapes de la création de Flint. C’est ce qui a permis...

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  • Recursive Flint est là : notre premier modèle, conçu avec l’Eureka Machine. Du code rapide en local. Poids ouverts disponibles sur Hugging Face.

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  • 3/ Vous voudrez des agents capables d’abattre d’énormes quantités de travail et de continuer pendant des heures, voire des jours. Vous voudrez aussi avoir à vos côtés un outil rapide pendant que vous créez. Essayez une idée, voyez ce qui se passe, changez d’avis, recommencez.

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  • 1/ Voici Flint. C’est un modèle plutôt performant pour la programmation agentique en local. Chez @Recursive_SI, nous pensons qu’une grande partie du codage quotidien se fera avec des modèles tournant sur votre ordinateur portable ou sur un serveur au bout du couloir. Voici pourquoi nous l’avons créé.

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  • Nous lançons notre premier modèle, Flint, un modèle de code OSS local de premier plan qui tourne à plus de 150 tokens/s sur un @nvidia DGX Spark et à plus de 125 tokens/s sur un MacBook Pro M4. Il a été développé de zéro en moins de quatre mois avec l’aide du système d’autorécherche de @Recursive_SI.

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  • 7/ Je pense que nous utiliserons les deux : des agents puissants dans le cloud et des modèles toujours plus performants juste à côté de nous. Flint est notre premier pas vers cet avenir local. Essayez-le sur un projet que vous développez : https://docs.recursive.com/

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  • Nous sommes ravis de vous proposer Flint de @Recursive_SI dans LM Studio dès son lancement ! • MoE de 40B, 2,5B actifs • Fenêtre de contexte de 262K tokens • Apache 2.0 • Entraîné pour la programmation agentique en local. Il faut environ 24 Go pour le faire fonctionner sur votre machine, et ses résultats aux benchmarks sont impressionnants.

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  • Flint est le modèle le plus performant de sa catégorie (modèles MoE de moins de 50B) sur des benchmarks de programmation agentique comme SWE-bench Pro v2, Terminal-Bench 2.1 et SWE-bench Verified. Il rivalise aussi avec des modèles denses de taille similaire, beaucoup plus lents à exécuter.

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  • 4/ Pour moi, l’expérience idéale au quotidien est rapide, personnalisable, privée et gratuite. Flint nous en rapproche : des poids ouverts, qui tournent sur votre matériel, sans frais d’API. Plus de 125 tokens/s sur un MacBook Pro M4 Pro avec de courts contextes.

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Liens et extraits sélectionnés par Techmeme ; traductions automatiques.

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