Recursive Flint: un modelo abierto de programación de 40B que funciona en un portátil

La startup de IA Recursive lanzó Flint, su primer modelo, el 21 de octubre de 2026. Flint es un modelo de programación de pesos abiertos pensado para ejecutarse en la propia máquina del desarrollador, y sus pesos se pueden usar libremente bajo la licencia Apache 2.0. Recursive afirma que funciona a más de 125 tokens por segundo en un MacBook Pro, lo bastante rápido para mover un agente de programación sin enviar código a un servicio en la nube.

«Pesos abiertos» significa que cualquiera puede descargar los números entrenados del modelo y ejecutarlo. Un token es un pequeño fragmento de texto, a menudo una palabra corta o parte de una. Richard Socher presentó el modelo en X, según RuntimeWire.

Cómo está construido Flint

Flint es un modelo de mezcla de expertos (MoE). En lugar de una sola red grande, contiene muchas redes «expertas» más pequeñas y solo ejecuta unas pocas para cada token. Eso lo hace mucho más rápido de lo que sugiere su tamaño total.

Según su ficha del modelo en Hugging Face, Flint tiene 39.800 millones de parámetros en total, que Recursive redondea a 40.000 millones. Unos 2.500 millones están activos en cada token. Cada una de sus 47 capas MoE tiene 256 expertos, elige 6 por token y además ejecuta siempre un experto compartido.

Especificación	Flint
Parámetros totales	39.800 millones
Activos por token	Unos 2.500 millones
Capas	49 (2 densas, 47 MoE)
Ventana de contexto	262.144 tokens según la ficha del modelo
Descarga completa	Unos 80 GB (pesos de 16 bits)
Descarga cuantizada	23 GB en Ollama
Licencia	Apache 2.0

Las fuentes no coinciden en la longitud de contexto, es decir, la cantidad de texto que el modelo puede tener en cuenta a la vez. La ficha del modelo, LM Studio y Ollama indican unos 262.000 tokens. El anuncio de Recursive habla de hasta 512.000, con 256.000 como valor recomendado.

Recursive afirma que un equipo pequeño creó Flint desde cero en menos de cuatro meses. La empresa atribuye a su propio sistema de investigación automatizada, la Eureka Machine, trabajo en «casi todas las partes» del desarrollo. Eso incluye la búsqueda de arquitectura, la cuantización y el código de inferencia. La cuantización reduce el tamaño de un modelo al guardar sus números con menos bits. Recursive afirma que su versión NVFP4 de 4 bits queda a 0,7 puntos o menos del modelo completo de 16 bits.

Benchmarks y velocidad

Recursive publica estas puntuaciones en su ficha del modelo, como la tasa media de acierto al primer intento en al menos cinco ejecuciones:

• SWE-bench Pro v2: 89,7%
• SWE-bench Verified: 74,2%, una prueba creada a partir de informes de errores reales de GitHub
• Terminal-Bench 2.1: 54,9%, tareas realizadas en una terminal de línea de comandos

Son cifras de la propia empresa, y la ficha advierte que «las configuraciones de evaluación y los entornos de ejecución pueden afectar a las puntuaciones». Recursive asegura que Flint lidera entre los modelos de mezcla de expertos de menos de 50.000 millones de parámetros en pruebas de programación con agentes. También afirma que Flint rivaliza con modelos densos de 25.000 a 40.000 millones de parámetros y funciona más de cinco veces más rápido.

La velocidad depende del hardware y de la longitud de contexto. Recursive cita más de 125 tokens por segundo en un MacBook Pro M4 Pro. Cita más de 150 en una Nvidia RTX Spark de 64 GB con contextos cortos. OpenHands, que desarrolla un agente de programación de código abierto, midió 100 tokens por segundo o más en la RTX Spark con un contexto de 120.000 tokens.

Dónde ejecutarlo

Flint se distribuye a través de las herramientas locales habituales: Ollama, LM Studio, llama.cpp, Unsloth, vLLM y SGLang. Recursive también publicó su propio motor de inferencia, llamado rec, ajustado para los chips M4 Pro, M5 Pro y M5 Max. La página de Ollama incluye comandos de arranque para Claude Code, OpenCode, Hermes Agent y OpenClaw. Ollama ya permite que Claude Desktop use modelos abiertos locales, así que Flint también encaja en esa configuración.

OpenHands admite Flint desde el día del lanzamiento. «El nuevo modelo de Recursive muestra un potencial real para la programación y las cargas de trabajo con agentes», dijo Graham Neubig, cofundador y científico jefe de OpenHands. El modelo también está en OpenRouter, un servicio que ofrece muchos modelos a través de una sola API, aunque su página indica que Flint aún no está disponible mediante el enrutamiento dentro de la UE.

Crypto Briefing informa de que Recursive ha captado 650 millones de dólares con una valoración de 4.650 millones de dólares. Ninguna otra fuente consultada confirma esas cifras.

Qué significa para los desarrolladores

Flint merece una prueba si quiere un agente de programación que mantenga su código en su propia máquina. La licencia Apache 2.0 permite el uso comercial y el ajuste fino, sin tarifas de uso por los pesos.

Compruebe primero su memoria. LM Studio indica 24 GB de memoria del sistema como mínimo, y la versión cuantizada de Ollama es una descarga de 23 GB. Según Crypto Briefing, el uso como agente es viable en máquinas con 48 GB. Según la ficha del modelo, servir el modelo completo de 16 bits con SGLang requiere una GPU de centro de datos B300 o H200 por copia.

Pruébelo en su propio repositorio antes de fiarse de los benchmarks. Use los ajustes que sugiere Recursive: temperatura 1.0, top-p 0.95 y top-k 20. Déjele también margen para pensar. La ficha advierte que un razonamiento largo «puede agotar el presupuesto de salida antes de que una respuesta esté completa», y sugiere al menos 32.768 tokens de salida para problemas difíciles.

Pruebe usted mismo los contextos largos, dado el desacuerdo sobre el límite. Los equipos de la UE con normas de residencia de datos deberían ejecutarlo en local, y no a través de OpenRouter, por ahora.