Recursive presenta Flint: un modelo de programación para portátil construido en gran medida por IA

Recursive Superintelligence, que levantó US$ 650 millones con una valoración de US$ 4.650 millones en mayo, publicó el miércoles de esta semana su primer modelo: Flint, un sistema de código abierto diseñado para ejecarse localmente en portátiles y construido en gran medida con la asistencia de su propio motor de investigación automatizado, la Eureka Machine. La propuesta es ambiciosa y el mensaje es claro: Recursive cree que la mejor manera de avanzar en inteligencia artificial es con la propia IA construyendo la siguiente versión.

Qué es Flint

Flint es un modelo de lenguaje de 40 mil millones de parámetros con arquitectura de mezcla de expertos (MoE). Para cada token generado, solo se activan 2.500 millones de parámetros, lo que permite que el modelo se ejecute en hardware convencional sin depender de servidores remotos. En la práctica, esto significa que un desarrollador puede usar Flint sin conexión, mantener su código privado y evitar las tarifas de uso que los servicios de IA en la nube cobran por token procesado.

En el MacBook Pro de Apple con el chip M4 Pro, Flint genera aproximadamente 131 tokens por segundo — aproximadamente el doble que modelos comparables como el Gemma 4 de Google y el Nemotron 3.5 Lightning de Nvidia, que produjeron entre 58 y 69 tokens en el mismo hardware. Con la GPU Nvidia RTX Spark, el modelo supera los 150 tokens por segundo.

En benchmarks de programación agéntica, Flint se posiciona como el mejor modelo MoE con menos de 50 mil millones de parámetros totales en pruebas como SWE-Bench Pro v2, Terminal-Bench 2.1 y SWE-Bench Verified. En una prueba estándar, solo el modelo Alibaba Qwen3.8 27B superó a Flint.

La Eureka Machine

Lo que hace a Flint particularmente notable no es solo lo que hace, sino cómo fue creado. Recursive no usó su propio modelo para escribir el código de otra IA — en cambio, utilizó un sistema de investigación automatizado, la Eureka Machine, para conducir prácticamente todas las etapas del desarrollo del modelo. Desde la definición de la arquitectura hasta la optimización de los kernels de inferencia para Apple Silicon y Nvidia, la Eureka Machine propuso ideas, ejecutó experimentos y utilizó los resultados para decidir qué dirección probar a continuación.

Según la empresa, la Eureka Machine contribuyó con la forma esparcida del modelo (una arquitectura aún más eficiente), con técnicas de cuantización de bajo bit que redujeron el tamaño del modelo en un 71% con pérdida mínima de calidad, y con kernels personalizados que aceleran las operaciones de proyección, MoE, atención y procesamiento de prompts.

El equipo humano de Recursive es descrito como "pequeño" y afirma haber construido el modelo desde cero en menos de cuatro meses, con la Eureka Machine asistiendo en prácticamente todas las etapas. La empresa ya firmó un acuerdo de computación de US$ 410 millones con Amazon Web Services — y, según el CEO Richard Socher, ese acuerdo era "más sobre cuentas de agentes que sobre cabezas de empleados".

El contexto: auto-mejora recursiva

Recursive es una de varias empresas que se adentran en el campo de la auto-mejora recursiva (RSI — recursive self-improvement), la idea de que una IA puede entrenarse para construir una IA mejor, que a su vez construye otra aún mejor. La proposición es controvertida: algunos investigadores advierten que, si la IA comienza a mejorarse a sí misma sin supervisión humana directa, el sistema podría salirse de control. Recursive argumenta exactamente lo contrario: la supervisión humana se mantiene en todas las etapas, y los humanos pueden detener el proceso en cualquier momento.

OpenAI también está utilizando agentes de IA para acelerar su propia investigación — el propio Socher citó que, en agosto, los agentes de IA de OpenAI estaban acumulando 3,1 días de trabajo por cada día humano. Pero Recursive va más lejos: el objetivo no es solo acelerar el proceso humano, sino reemplazar gradualmente la necesidad de él.

Qué significa esto para el futuro

El lanzamiento de Flint representa una prueba pública del concepto RSI. Si Recursive puede demostrar que cada nueva versión del modelo hace que la Eureka Machine sea una investigadora mejor — y que la siguiente versión se construya de manera significativamente más rápida y eficiente que la anterior — la startup habrá validado una estrategia que muchos en la industria consideran la vía más prometedora (y más peligrosa) para alcanzar la superinteligencia.

Mientras tanto, para los desarrolladores que quieren un asistente de código local sin depender de APIs costosas, Flint es una opción gratuita y de código abierto bajo la licencia Apache 2.0. Ya está disponible en Hugging Face y funciona con llama.cpp, Ollama, Unsloth, LM Studio, vLLM y SGLang.

La pregunta que queda: si Recursive tiene razón, y la Eureka Machine realmente comienza a construir modelos mejores por sí sola, ¿cuántos años de investigación humana tradicional conseguirá comprimir?

Fuentes: TechCrunch, Wired, Recursive

✓ Fuentes independientes cruzadas y verificadas antes de la publicación