Geçen yıl kurulan AI startup şirketi Recursive, şimdi adının layık olduğu gibi görünmeye başlıyor. Şirket, Çarşamba günü ilk modeli Flint'i duyurdu. Flint, AI'nın büyük ölçüde yardımıyla oluşturulduğu ve dizüstü bilgisayarlarda çalıştırılabilecek ücretsiz bir kodlama modelidir.
Recursive, otomasyon araştırması sistemi Eureka Machine'in Flint'in geliştirme sürecinin neredeyse her aşamasına dahil olduğunu belirtiyor; bu da küçük bir ekibin bu modeli dört aydan kısa bir sürede sıfırdan tamamlamasını sağlıyor.
Flint, "özyinelemeli kendini geliştirme" için erken bir açık testtir: yani AI, daha iyi bir AI oluşturabilir ve bu AI da daha iyi bir AI oluşturabilir. Bu, endüstride en tartışmalı fikirlerden biridir. Bazı araştırmacılar, AI'nın sürekli kendini geliştirme sürecinin insan kontrolünden çıkabileceğinden endişe duyuyor. Şu anda Recursive'in versiyonu daha sınırlıdır: insan gözetimi altında çalışan bir AI araştırma asistanıdır ve ürettiği modeller, dizüstü bilgisayarlarda çalışabilecek kadar küçüktür.
Şirket, bu yıl Mayıs'ta gizliliğini sona erdirdi, 650 milyon ABD doları finansman aldı ve 4,65 milyar ABD doları değerindeydi; yatırımcılar arasında GV, NVIDIA ve AMD Ventures yer alıyor. Recursive, Salesforce'in eski baş bilim insanı olan CEO Richard Socher tarafından yönetiliyor.
Flint, kullanıcıların kendi bilgisayarlarında çalıştığı için geliştiriciler, kodu gizli tutabilir, çevrimdışı kullanabilir ve metin miktarına göre ücretlendirilen AI bulut hizmetlerinin kullanım maliyetlerinden kaçınabilir. Bu model, ücretsiz kullanım ve değiştirme izni veren Apache 2.0 lisansı altında, popüler AI model paylaşım sitesi Hugging Face'den ücretsiz olarak indirilebilir.
Flint, bir karışık uzman modelidir, bu da herhangi bir görevi yürütürken yalnızca kendi küçük bir kısmını çağıracağı anlamına gelir: 4 milyar parametreden sadece 2,5 milyarı her seferinde kullanılır. Bu sayede, normal bir dizüstü bilgisayarda çalıştırabilecek kadar hafiftir ve Meta'nın geçen hafta Mac için yayınladığı açık kaynaklı Muse Spark Open modelinden çok daha küçüktür. Muse Spark Open, 816 milyar parametre kullanır ve en az 1 TB bellek gerektirir.
Flint'in hızı da çok yüksektir. Recursive'in testlerine göre, Apple M4 Pro çipine sahip bir MacBook Pro'da saniyede yaklaşık 131 token (metin bloğu) üretmektedir; bu, Google'ın Gemma 4 ve NVIDIA'nın Nemotron 3.5 Lightning gibi aynı makinedeki benzer modellerin saniyede 58 ila 69 token hızının yaklaşık iki katıdır. NVIDIA RTX Spark üzerinde Flint'in hızı saniyede 150 tokenın üzerindedir.
SWE-Bench Verified adlı, yapay zekânın gerçek yazılım hatalarını düzeltme yeteneğini ölçen bir benchmark'ta, Flint, 50 milyar parametreden az olan diğer modelleri geçti. Recursive'in altı testteki ortalama puanlarına göre, yalnızca Alibaba'nın Qwen3.8 27B modeli, Flint'ten daha yüksek puan aldı.
Şirket, Flint'in büyük ücretli kodlama asistanlarından daha fazla yönlendirmeye ihtiyaç duyduğunu kabul edip büyük görevleri daha küçük adımlara bölmeyi önerdi. Bununla birlikte, erken değerlendirme olumlu oldu. Wired gazetecisi Will Knight, 48 GB belleğe sahip bir Mac üzerinde Flint'i kullanarak görev listesi uygulaması ve web araştırması için bir araç dahil olmak üzere birkaç küçük program oluşturdu. Küçük kodlama modellerinin genellikle hata yapmasına veya Claude veya Codex ile karşılaştırıldığında daha yavaş olmasına rağmen, Flint her seferinde onun kodlama isteklerini doğru bir şekilde tamamladı.
Eureka Machine, fikirler sunar, deneyler yürütür ve sonuçları kullanarak bir sonraki denemeyi belirler. Şirketin yayınladığı videoya göre, Flin'tin her bir kısmını, ön eğitimden sonrası eğitime ve çıkarıma kadar neredeyse her aşamada oluşturmasına katılmıştır.
Recursive, Eureka'nın daha seyrek model yapısı, neredeyse kalite kaybı olmadan Flint'in boyutunu %71 azaltan düşük bitli eğitim ve alt düzey hesaplamaları hızlandırmak için özel programlar olan özelleştirilmiş çekirdekler içerdiğini belirtti.
Recursive, Eureka Machine'in araştırmacılar için ne kadar zaman kazandırdığını belirtmedi, ancak AI'ye dayalı araştırma yapan tek şirket değil. OpenAI, geçen ay Ağustos ortalarına kadar AI ajanslarının kaydettiği çalışma günlerinin, insan araştırmacılarınkinden 3,1 kat daha fazla olduğunu açıkladı.
Recursive'in yatırımı başarılı olursa, her yeni model, insan yardımına gerek kalmadan daha uzun süre işlev görebilmelidir. Şirket, daha önce TechCrunch'a Haziran'da Amazon Web Services ile yaptığı 410 milyon dolarlık hesaplama anlaşmasının "çalışan sayısını artırmak için değil, ajan sayısını artırmak için" yapıldığını söylemişti.
Socher, Wired ile yaptığı röportajda, uzun vadeli hedefin, insanların tüm süreci izlemesi ve sorunlar ortaya çıktığında durdurma yetkisine sahip olacak şekilde Eureka Machine'in tamamen rekürsif kendini geliştirme özelliğine kavuşması olduğunu belirtti. Recursive, her yeni modelin Eureka Machine'i daha iyi bir araştırmacı yapacağını ve böylece bir sonraki modeli daha hızlı oluşturmasına yardımcı olacağını söyledi.