Recursive Flint、ノートPCで動くオープンな40Bコーディングモデル

AIスタートアップのRecursiveは2026年10月21日、同社初のモデルFlintを公開しました。Flintは、開発者自身のマシンで動かすことを想定したオープンウェイトのコーディングモデルです。重みはApache 2.0ライセンスの下で自由に使えます。Recursiveによると、FlintはMacBook Proで毎秒125トークンを超える速さで動きます。クラウドサービスにコードを送らずに、コーディングエージェントを動かせる速さだということです。

オープンウェイトとは、誰でもモデルの学習済みの数値をダウンロードして実行できるという意味です。トークンとはテキストの小さな断片で、多くは短い単語やその一部です。RuntimeWireによると、Richard Socher氏がXでこのモデルを紹介しました。

Flintの構成

Flintは混合エキスパート（MoE）モデルです。1つの大きなネットワークの代わりに、小さな「エキスパート」ネットワークを多数持ち、トークンごとにそのうちの少数だけを動かします。そのため、全体のサイズから想像されるよりずっと速く動きます。

Hugging Faceのモデルカードによると、Flintのパラメータは合計398億で、Recursiveはこれを400億に丸めています。トークンごとにアクティブになるのは約25億です。47のMoE層はそれぞれ256のエキスパートを持ち、トークンごとに6つを選びます。さらに、1つの共有エキスパートを毎回動かします。

項目	Flint
総パラメータ数	398億
トークンあたりのアクティブ数	約25億
層	49（密な層2、MoE層47）
コンテキストウィンドウ	262,144トークン（モデルカードによる）
フルダウンロード	約80GB（16ビットの重み）
量子化版のダウンロード	Ollamaで23GB
ライセンス	Apache 2.0

コンテキスト長、つまりモデルが一度に考慮できるテキストの量については、情報源によって記載が異なります。モデルカード、LM Studio、Ollamaは約26万2,000トークンとしています。Recursiveの発表では最大51万2,000トークンで、推奨は25万6,000トークンです。

Recursiveによると、小規模なチームがFlintを4か月足らずでゼロから作りました。同社は、自社の自動研究システム「Eureka Machine」が開発の「ほぼすべての部分」に関わったとしています。これにはアーキテクチャの探索、量子化、推論コードが含まれます。量子化とは、モデルの数値をより少ないビット数で保存し、モデルを小さくすることです。Recursiveによると、4ビットのNVFP4版のスコアは、16ビットのフルモデルとの差が0.7ポイント以内です。

ベンチマークと速度

Recursiveはモデルカードで、次のスコアを報告しています。少なくとも5回の試行で平均した、1回目での成功率です。

• SWE-bench Pro v2： 89.7%
• SWE-bench Verified： 74.2%。GitHubの実際のバグ報告から作られたテストです
• Terminal-Bench 2.1： 54.9%。コマンドラインのターミナルで行うタスクです

これらは同社自身の数値で、モデルカードには「評価の設定や実行環境がスコアに影響することがある」と記されています。Recursiveは、エージェント型のコーディングテストで、Flintが500億パラメータ未満の混合エキスパートモデルの中で首位だと主張しています。また、Flintは250億〜400億パラメータの密なモデルに匹敵し、しかも5倍以上速く動くとしています。

速度はハードウェアとコンテキスト長によって変わります。Recursiveは、M4 Pro搭載のMacBook Proで毎秒125トークン超という数字を挙げています。短いコンテキストでは、64GBのNvidia RTX Sparkで毎秒150トークン超としています。オープンソースのコーディングエージェントを開発するOpenHandsは、12万トークンのコンテキストで、RTX Sparkで毎秒100トークン以上を計測しました。

動かせる環境

Flintは、Ollama、LM Studio、llama.cpp、Unsloth、vLLM、SGLangといったおなじみのローカル向けツールで提供されています。Recursiveは独自の推論エンジン「rec」も公開しました。M4 Pro、M5 Pro、M5 Maxの各チップ向けに調整されています。Ollamaのページには、Claude Code、OpenCode、Hermes Agent、OpenClaw向けの起動コマンドが載っています。OllamaはすでにClaude Desktopからローカルのオープンモデルを使えるようにしており、Flintもその構成に組み込めます。

OpenHandsは公開初日からFlintに対応しました。「Recursiveの新しいモデルは、コーディングとエージェント型の作業で確かな可能性を示しています」と、同社の共同創業者でチーフサイエンティストのGraham Neubig氏は述べました。このモデルは、1つのAPIで多数のモデルを提供するサービスOpenRouterでも使えます。ただし、そのページによると、FlintはまだEU域内ルーティングでは利用できません。

Crypto Briefingによると、Recursiveは評価額46億5,000万ドルで6億5,000万ドルを調達しています。ほかに確認した情報源で、これらの数字を裏付けるものはありません。

開発者にとっての意味

コードを自分のマシンに置いたままコーディングエージェントを使いたいなら、Flintは試す価値があります。Apache 2.0ライセンスは商用利用とファインチューニングを認めており、重みの利用料はかかりません。

まずメモリーを確認してください。LM Studioはシステムメモリー24GBを最低要件としており、Ollamaの量子化版は23GBのダウンロードです。Crypto Briefingによると、48GBのマシンならエージェント用途で実用的に使えます。モデルカードによると、16ビットのフルモデルをSGLangで提供するには、1コピーあたりB300かH200のデータセンター向けGPUが1基必要です。

ベンチマークを信じる前に、自分のリポジトリで試してください。Recursiveの推奨設定であるtemperature 1.0、top-p 0.95、top-k 20を使いましょう。考える余裕も与えてください。モデルカードは、長い推論が「答えが完成する前に出力の上限を使い切ることがある」と警告しています。難しい問題には、少なくとも32,768の出力トークンを勧めています。

上限について見解が分かれているため、長いコンテキストは自分で試してください。データの所在地に関する規則があるEUのチームは、当面はOpenRouterを通さずローカルで動かすべきです。