SignalStack
খবরে ফিরে যান

Recursive প্রকাশ করেছে Flint, একটি ওপেন-ওয়েট ৪০বি MoE লোকাল কোডিং মডেল, যা এজেন্টদের জন্য ২.৫বি সক্রিয় প্যারামিটারসহ

মূল প্রতিবেদন পড়ুন

এআই সারাংশ

Flint একটি গুরুত্বপূর্ণ ওপেন-ওয়েট কোডিং মডেল, কারণ এর কার্যকর ২.৫বি সক্রিয় প্যারামিটারগুলি স্থানীয় এজেন্ট ডিপ্লয়মেন্টকে সক্ষম করে, এবং এর স্বয়ংক্রিয় উন্নয়ন প্রক্রিয়া AI গবেষণার জন্য একটি নতুন প্যারাডাইম প্রদর্শন করে।

এআই দিয়ে তৈরি সারাংশ। প্রেক্ষাপট ও নির্ভুলতার জন্য মূল প্রতিবেদন দেখুন।

উৎসের অংশবিশেষ

এটি ফিডে পাওয়া অংশবিশেষ। এটি সংক্ষিপ্ত বা প্রকাশকের মূল ভাষায় হতে পারে।

Recursive Superintelligence has released Flint, its first model. The Recursive Flint local coding model is a mixture-of-experts (MoE) model with 40B total and 2.5B active parameters. Recursive team states that its Eureka Machine, an automated research system, helped build nearly every part of the stack. The weights are on Hugging Face under Apache 2.0. TL;DR Size: 39.8B total, about 2.5B active per token. Context: 262,144 tokens documented on the model card; the blog cites up to 512k. Runs on: 48 GB Apple Silicon Macs (M4 Pro, M5 Pro, M5 Max) or 48 GB NVIDIA GPUs. 4-bit weights take about 23 GB. Performance: Tops Recursive’s chart among MoE models under 50B on agentic coding. Trails the strongest dense models. Best: IFEval 95.1%. SWE-bench Verified 74.2%. Worst: Terminal-Bench 2.1 at 54.9%, versus 73.0% for dense Qwen 3.8. What is Recursive Flint? Flint is a decoder-only MoE Transformer for coding agents. The model investigates codebases, fixes bugs, implements features and writes tests. It is text-only and supports reasoning and OpenAI-compatible tool calls. Introducing Flint, @Recursive_SI’s first model: a fast local coding model built with our automated research system, the Eureka Machine.• Best-in-class fast local coding• Up to 2x faster than comparable models: 125+ tokens/sec on a MacBook Pro, 150+ on RTX Spark• Built from… pic.twitter.com/ufg2xScSGw— Richard Socher (@RichardSocher) October 21, 2026 How does Flint’s architecture work? Flint has 49 layers: 2 dense layers, then 47 MoE layers. Each MoE layer has 256 routed experts. A router selects 6 per token, plus 1 always-active shared expert. Attention mixes 2 types. 35 layers use a 513-token sliding window. 14 layers use full attention with no positional encoding. There are 32 query heads and 4 key/value heads. The 2.5B active figure includes the output head. The active body alone is about 2.2B parameters. How did the Eureka Machine build Flint? The Eureka Machine proposes ideas, impleme

অগ্রাধিকার সম্পর্কে

উৎসের বিশ্বাসযোগ্যতা, শব্দ ও সত্তার ভিত্তিতে ১–১২ স্কেলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সাজানোর সহায়ক। উচ্চ: ৯–১২; মাঝারি: ৬–৮; নিম্ন: ১–৫। এটি জরুরিতা বা খবরের সত্যতা নির্ধারণ করে না এবং সম্পাদকীয় অনুমোদন নয়।

এই বিষয়ের আরও খবর

MarkTechPost

Vercel, ক্র্যাশ-প্রুফ কোডিং এজেন্টের জন্য durable-harness ওপেন-সোর্স করেছে

Vercel-এর ওপেন-সোর্স durable-harness ক্র্যাশের সময় কোডিং এজেন্টের কাজ হারিয়ে যাওয়া রোধ করে, বিভিন্ন AI কোডিং টুল ব্যবহারকারী দলগুলোর জন্য নির্ভরযোগ্য ক্লাউড ডিপ্লয়মেন্ট সক্ষম করে।

মাঝারি অগ্রাধিকার 6/12
Hugging Face Blog

NVIDIA Kumo Relational সম্পর্কিত ডেটায় সুপারভাইজড মেশিন লার্নিংকে ছাড়িয়ে যায়, প্রশিক্ষণ প্রয়োজন নেই

NVIDIA এর Kumo Relational সুপারভাইজড মেশিন লার্নিংয়ের জন্য প্রশিক্ষণবিহীন বিকল্প সরবরাহ করে, যা বিশেষভাবে সম্পর্কিত ডেটা বিশ্লেষণে উচ্চতর পারফরম্যান্সের দাবি করে।

উচ্চ অগ্রাধিকার 12/12
Hugging Face Blog

সিমুলেশনে প্রশিক্ষণ, বাস্তব রোবটে স্থাপন: মাইক্রোডাক ও আইজ্যাক ল্যাব ৩.০

এটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি সিমুলেশনে রোবট নিয়ন্ত্রণ নীতি বিকাশের একটি বাস্তবসম্মত, কার্যকর পদ্ধতি প্রদর্শন করে, যা নিরাপদে সেগুলোকে শারীরিক হার্ডওয়্যারে স্থাপন করার আগে।

নিম্ন অগ্রাধিকার 5/12