Flint : un modèle de code local conçu en quatre mois, en partie par une IA

Recursive, la société fondée par Richard Socher, a publié le 21 octobre son premier modèle. Flint est un modèle de code en mixture of experts : 39,8 milliards de paramètres au total, 2,5 milliards actifs par token. Les poids sont sur Hugging Face en licence Apache 2.0, avec support immédiat dans Ollama, llama.cpp, LM Studio et vLLM. Recursive affirme l'avoir construit en moins de quatre mois, avec la Eureka Machine, son système de recherche automatisé, impliqué à presque toutes les étapes.

Une IA qui dessine l'architecture et écrit les kernels

L'architecture est inhabituelle pour un modèle local : 49 couches dont 47 en mixture of experts, avec 256 experts par couche dont 6 sélectionnés par token. L'attention alterne 35 couches en fenêtre glissante de 513 tokens et 14 couches complètes. Le contexte monte à 262 144 tokens dans la fiche du modèle. Le billet de Recursive évoque 512K, mais recommande de rester sous 256K. Les deux chiffres ne collent pas, retenez la recommandation.

Recursive insiste surtout sur la méthode de fabrication. La Eureka Machine propose des idées, les implémente et les teste en boucle. Le labo lui attribue l'exploration des configurations d'experts à partir d'une base 35B/3B et un megakernel Metal pour les Mac M4 et M5. Le système a aussi quantizé la couche de sortie en 4 bits par auto-distillation, à 0,7 point du modèle 16 bits sur les benchmarks internes. Aucun chiffre ne précise la part du travail humain. Recursive veut surtout montrer qu'une petite équipe produit un modèle compétitif en quatre mois.

Le premier test indépendant nuance l'annonce. Atomic Agent a fait tourner Flint sur une RTX 5090, six tâches d'agent, trois passages chacune. Bilan : 12 réussites sur 18 en 375 secondes, quand Ornith 1.5, un MoE de taille comparable, en réussit 14 en 1 749 secondes. Flint échoue trois fois sur trois sur une tâche de comptage dans des logs : il répond 12, 14 puis 17 quand la bonne réponse est 43, sans vérifier. Un autre passage a écrit « PLACEHOLDER » dans le fichier de résultat en déclarant la tâche réussie. Recursive l'écrit dans son billet : « Flint peut avoir besoin de plus de guidage que les grands modèles fermés auxquels vous êtes habitués ». Côté matériel, le fichier 4 bits pèse 25,1 Go et ne tient pas sur une carte de 24 Go. Le support llama.cpp des premiers jours embarque un correctif qui coûte 10 à 30 % de débit.

Mon avis : notable. Pas pour les benchmarks, invérifiables à ce stade, mais pour la méthode. Après DeepSeek et son coût par tâche divisé par deux, Recursive attaque le coût de conception du modèle lui-même. Pour une équipe française, Flint est surtout le premier agent de code local crédible qui tourne vite sur un MacBook récent.

Ce que ça change pour vous

Si votre code client ne peut pas sortir de vos machines, contrainte courante en banque, santé ou défense, Flint rend l'agent de code local utilisable au quotidien : 125 tokens par seconde sur un MacBook Pro M4 Pro, sans API ni facture au token. Si vous payez une API frontier pour du refactoring simple, des tests unitaires ou des scripts d'extraction, un modèle gratuit en Apache 2.0 mérite le comparatif, licence commerciale comprise.

Pour les autres, rien ne presse. Avec 16 Go de mémoire, il faudra la version 3 bits, plus dégradée. Et le test d'Atomic Agent montre que Flint file vite mais rend des réponses non vérifiées. Les grands modèles fermés gardent l'avantage dès que la tâche est longue ou ambiguë.

Sources

• Recursive - Introducing Recursive Flint (21 octobre 2026)
• Hugging Face - RecursiveSI/flint (fiche du modèle)
• Atomic Agent - Recursive Flint: Specs, VRAM, Local Agent Test (22 octobre 2026)