Uso principal declarado o inferido con cautela desde la documentación oficial.
Recursive Flint
Modelo de Recursive lanzado el 21 de octubre de 2026 para investigar repositorios, corregir errores, desarrollar funciones y escribir pruebas con agentes locales. Es un Transformer MoE de 39.800 millones de parámetros totales y unos 2.500 millones activos por token, incluida la cabeza de salida. Acepta y genera texto; no procesa imágenes ni audio. La ficha agrupa el checkpoint BF16 y las distribuciones oficiales INT4 y NVFP4 sin contarlas como modelos independientes.
Lo esencial
Capacidad máxima de entrada cuando la fuente la publica.
Límite máximo de generación documentado.
Canales de disponibilidad verificados.
Familia funcional principal y especialidades verificadas.
Condiciones declaradas para API, pesos o despliegue propio.
Límites e integración
| ID de API | RecursiveSI/flint |
|---|---|
| Tipo de modelo | Código · Texto y razonamiento |
| Modelo de acceso | API y pesos abiertos |
| Licencia | Apache 2.0 |
| Despliegue | API o despliegue propio |
| Lanzamiento | 21 OCT 2026 |
| Corte de conocimiento | Junio de 2026 |
| Entrada | Texto |
| Salida | Texto |
| Ventana de contexto | 262.144 tokens compartidos entre entrada y salida |
| Salida máxima | Salida configurable; OpenRouter anuncia hasta 235.929 tokens, incluido el razonamiento |
| Razonamiento | Razonamiento y herramientas en varios turnos |
| Herramientas publicadas | Funciones · Agentes de código |
| Salidas estructuradas | OpenRouter: JSON sin imposición de JSON Schema |
| Procesamiento por lotes | No publicado |
| Caché de prompts | No publicado |
| Ajuste fino | No publicado |
| Plataformas verificadas | Hugging Face · OpenRouter · SGLang · vLLM · llama.cpp · Rec |
Programación asistida y agentes con herramientas sobre repositorios privados, cuando se necesita mantener el código en la infraestructura propia. El kit BF16 utiliza SGLang en una GPU H200 o B300; las exportaciones cuantizadas tienen requisitos distintos. Para tareas complejas, divide el trabajo, conserva el historial de razonamiento y verifica los cambios con pruebas antes de aplicarlos.
El anuncio menciona hasta 512k tokens, pero la configuración publicada y los ejemplos de servicio fijan 262.144 tokens entre prompt y generación; usamos este límite verificable, no una ampliación garantizada. El mínimo recomendado de 32.768 tokens para problemas difíciles es un presupuesto, no el máximo de salida. El código de modelado Transformers todavía no está incluido en el checkpoint. Las herramientas necesitan permisos y aislamiento: el formato de llamada no garantiza acciones seguras.
Qué puede hacer
Orientación
Programación asistida y agentes con herramientas sobre repositorios privados, cuando se necesita mantener el código en la infraestructura propia. El kit BF16 utiliza SGLang en una GPU H200 o B300; las exportaciones cuantizadas tienen requisitos distintos. Para tareas complejas, divide el trabajo, conserva el historial de razonamiento y verifica los cambios con pruebas antes de aplicarlos.
Contexto
262.144 tokens compartidos entre entrada y salida · Salida configurable; OpenRouter anuncia hasta 235.929 tokens, incluido el razonamiento
Herramientas e integración
Funciones · Agentes de código
Acceso
Hugging Face · OpenRouter: recursive/flint-v1.0:free
Coste documentado
| Concepto | Valor | Unidad / condición |
|---|---|---|
| Entrada estándar | 0 USD / 1 M tokens | Tarifa estándar de API |
| Entrada en caché | No publicado | Lectura de prefijos reutilizados |
| Escritura o almacenamiento de caché | No publicado | La condición varía según proveedor |
| Salida estándar | 0 USD / 1 M tokens | Puede incluir tokens de razonamiento |
| Entrada por lotes | No publicado | Procesamiento asíncrono |
| Salida por lotes | No publicado | Procesamiento asíncrono |
OpenRouter publica la ruta recursive/flint-v1.0:free con 0 USD por entrada y salida, sujeta a límites de uso; no garantizamos que siga siendo gratuita ni disponibilidad de enrutamiento en la UE. El despliegue propio sí tiene coste. Los archivos ocupan aproximadamente 80 GB en BF16, 22,6 GB en INT4 MLX, 26,0 GB en INT4 Q4_1 GGUF y 22,9 GB en NVFP4 GGUF. No equivalen a memoria total: añade caché KV y runtime; las guías GGUF recomiendan al menos 48 GB.
i Los precios cambian y pueden depender del nivel, la región o la longitud del contexto. Revisa la fuente antes de tomar una decisión.
Cómo leer los resultados
Recursive publica 54,9 % en Terminal-Bench 2.1, 89,7 % en SWE-bench Pro v2 y 74,2 % en SWE-bench Verified. No son pruebas de Inferama. Usa temperatura 1,0, top-p 0,95 y top-k 20; los resultados de agentes son medias pass@1 de al menos cinco intentos, con hasta cinco horas por tarea. Terminal-Bench utiliza Terminus 2 y considera fallidas las soluciones obtenidas mediante búsqueda; SWE-bench utiliza mini-swe-agent sin Internet. Las precisiones y runtimes deben registrarse por separado; no asumimos igualdad entre BF16, NVFP4 e INT4.
| Benchmark | Resultado | Métrica | Fuente |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 54,9 % | Mayor es mejor | Ver fuente ↗ |
| SWE-bench Pro v2 | 89,7 % | Mayor es mejor | Ver fuente ↗ |
| SWE-bench Verified | 74,2 % | Mayor es mejor | Ver fuente ↗ |
Inferama solo destaca un «mejor resultado» cuando la métrica, el conjunto de prueba, la configuración y la fecha permiten una comparación equivalente. Las cifras del proveedor se presentan como afirmaciones de su propia fuente.
Cronología
RecursiveSI/flint · BF16 / INT4 / NVFP4
Lanzamiento confirmado por Recursive, NVIDIA y la integración de día cero de vLLM. Una ficha de familia; las exportaciones no duplican el catálogo.