Recursive, 노트북에서 구동되는 무료 코딩 모델 Flint 공개… 개발 대부분을 AI가 담당했다고 설명

Recursive, 로컬 실행 코딩 모델 Flint 공개: 맥북에서 초당 약 131토큰, 자율 연구 시스템 'Eureka Machine' 소개

Flint는 혼합 전문가(MoE) 모델로, 총 파라미터 40B 중 한 번에 쓰는 것은 2.5B뿐이다. Recursive의 자체 측정에 따르면 MacBook Pro(M4 Pro)에서 초당 약 131토큰을 생성하며, 같은 환경에서 Gemma 4와 Nemotron 3.5 Lightning 등 유사 모델이 낸 58~69토큰의 약 2배 수준이다. NVIDIA의 RTX Spark에서는 초당 150토큰을 넘었다. 로컬에서 실행되므로 오프라인 사용이 가능하고, 코드를 외부에 공개하지 않아도 되며, 종량제 과금을 피할 수 있다.

SWE-Bench Verified에서는 50B 미만의 다른 모델들을 앞섰다. Recursive가 자체적으로 만든 6개 테스트의 평균에서는 Alibaba의 Qwen3.8 27B만 Flint보다 높은 점수를 받았다. 회사 측은 대형 유료 코딩 어시스턴트보다 더 많은 유도가 필요하다며, 큰 작업은 작은 단계로 나눌 것을 권장한다. Wired의 Will Knight는 48GB 메모리를 탑재한 맥에서 시험해 보았고, 할 일 관리 앱 등 작은 프로그램 요청에는 모두 응답했다고 평가했다.

Eureka Machine은 아이디어를 내고, 실험을 실행하며, 그 결과를 바탕으로 다음에 시도할 내용을 정한다. 사전 학습, 사후 학습, 추론까지 거의 전 과정에 관여하며, 더 희소한 모델 구조, Flint 크기를 71% 줄인 저비트 학습, 커스텀 커널 등을 성과로 꼽았다. 절약된 시간은 공개되지 않았다.

회사는 5월 스텔스 모드에서 모습을 드러냈으며, 6억 5000만 달러를 조달해 기업가치 46억 5000만 달러를 인정받았다. CEO는 Salesforce의 전 수석 과학자 Richard Socher이며, 장기 목표는 사람이 감독하고 언제든 멈출 수 있는 형태로 Eureka Machine을 통한 완전한 재귀적 자기 개선을 실현하는 것이라고 밝혔다.