Recursive는 로컬에서 실행되도록 구축된 빠른 개방형 가중치 코딩 모델인 Flint를 출시했습니다.

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Recursive는 API 키가 필요 없이 MacBook Pro에서 초당 125개 이상의 토큰으로 로컬로 실행되는 40B 개방형 코딩 모델인 Flint를 출시합니다. AI 스타트업의 첫 번째 모델은 MacBook Pro에서 초당 125개가 넘는 토큰을 기록하고 자동화된 연구 시스템의 도움을 받아 4개월 이내에 구축되었습니다. Recursive는 첫 번째 모델을 출시했으며 API 키를 요구하지 않습니다. Flint는 자신의 컴퓨터에서 실행되도록 설계된 개방형 코딩 모델이며, 회사에서는 MacBook Pro에서 초당 125개 이상의 토큰을 푸시한다고 밝혔습니다. 코딩 작업을 위해 특별히 제작된 400억 개의 매개변수 모델입니다. Recursive의 성능 주장에 따르면 이 모델은 비슷한 모델보다 최대 2배 더 뛰어납니다.

모델이 단순히 줄을 자동 완성하는 것이 아니라 다단계 작업을 수행하는 에이전트 코딩의 경우 Flint는 48GB RAM이 있는 소비자 컴퓨터에서 실행 가능한 것으로 설명됩니다. Flint는 또한 특히 에이전트 코딩의 경우 500억 개의 매개변수가 있는 선도적인 전문가 혼합 모델 중 하나입니다. Recursive의 더 넓은 목표는 아키텍처 조정 및 훈련 방법 개선을 포함하여 모델 개발의 여러 단계를 자동화하는 것입니다. 개방형 가중치는 누구나 제3자 서버를 통한 라우팅 코드 없이 훈련된 모델을 무료로 다운로드하고 직접 실행할 수 있음을 의미합니다. 48GB 시스템은 소비자 시장의 고급 제품에 위치하므로 "로컬"은 여전히 ​​"잘 갖춰진 컴퓨터가 있는 경우 로컬"을 의미합니다. Flint의 로컬 개방형 모델은 AI 코딩 도구를 민주화하여 클라우드 서비스에 대한 의존도를 줄이고 개발자의 데이터 개인 정보 보호를 강화할 수 있습니다.

Recursive가 로컬에서 실행되도록 구축된 빠른 개방형 가중치 코딩 모델인 Flint를 출시한 이후 Crypto Briefing에 처음 등장했습니다. Flint의 로컬 개방형 모델은 AI 코딩 도구를 민주화하여 클라우드 서비스에 대한 의존도를 줄이고 개발자의 데이터 개인 정보 보호를 강화할 수 있습니다.