Qu’est-ce que Flint ?
Flint est un modèle de code mixture-of-experts de Recursive, le laboratoire immatriculé à Londres et dirigé par l'ancien directeur scientifique de Salesforce Richard Socher, sorti le 21 octobre 2026. Il compte 39,8 milliards de paramètres mais en utilise environ 2,5 milliards par token, et a été entraîné de zéro pour les agents de code : explorer des bases de code, corriger des bugs, écrire des fonctions et des tests, avec raisonnement et appels d'outils compatibles OpenAI. Le contexte documenté est de 262 144 tokens, partagés entre le prompt et la sortie.
Recursive annonce 54,9 % sur Terminal-Bench 2.1, 74,2 % sur SWE-bench Verified et 89,7 % sur SWE-bench Pro v2, mesurés par lui-même. Il annonce aussi plus de 125 tokens par seconde sur un MacBook Pro M4 Pro et plus de 150 sur une RTX Spark de 64 GB avec son propre moteur rec. Les versions 4 bits occupent de 22,6 à 26,0 GB et exigent 48 GB de mémoire unifiée ou GPU ; le checkpoint BF16 pèse environ 80 GB et se sert sur un H200 ou un B300 avec le kit SGLang de Recursive. Recursive indique que son système de recherche automatisé, la Eureka Machine, a conçu une grande partie du modèle.
Les poids sont sous Apache 2.0. Un endpoint gratuit et limité en débit tourne sur OpenRouter ; l'API propre à Recursive n'est ouverte qu'à certains partenaires.
Flint vaut-il le coup ?
Flint est un modèle de code dimensionné pour la machine posée sur votre bureau, et sa vitesse est l'affirmation à prendre le plus au sérieux. Avec environ 2,5 milliards de ses 39,8 milliards de paramètres actifs par token, Recursive annonce plus de 125 tokens par seconde sur un MacBook Pro M4 Pro et plus de 150 sur une RTX Spark de 64 GB, dans les deux cas sur des contextes courts avec son propre moteur rec. Pour un agent qui passe des centaines d'appels d'outils, ce débit compte plus que quelques points de benchmark.
Les benchmarks demandent de la prudence. Tous sont ceux de Recursive, et les 89,7 % portent sur SWE-bench Pro v2, la version nettoyée de Scale où les meilleurs agents dépassent désormais 90 % : on ne peut donc les comparer ni aux scores Pro d'origine annoncés par d'autres laboratoires, ni les lire comme plus forts que ses 74,2 % sur SWE-bench Verified. La fiche ajoute que son passage sur Terminal-Bench compte comme échecs les réponses récupérées sur le web, un ajustement que les concurrents ne font peut-être pas. L'annonce de lancement de Recursive reconnaît que Flint peut avoir besoin de plus d'encadrement que les grands modèles fermés et suggère de découper le travail en sous-tâches.
Les chiffres de mémoire sont honnêtes mais serrés. Les versions 4 bits pèsent 22,6 GB (MLX), 22,9 GB (GGUF NVFP4) et 26,0 GB (GGUF Q4_1), et Recursive demande 48 GB de mémoire pour exploiter toute la fenêtre : un portable de 32 GB n'est donc pas la cible. Trente-cinq de ses 49 couches ne voient qu'une fenêtre glissante de 513 tokens, ce qui garde le cache petit mais laisse aux 14 couches à attention complète tout le rappel à longue portée ; la fiche présente le contexte comme une limite de capacité, pas comme une promesse de précision.
Le laboratoire qui le porte n'est pas un projet amateur. Recursive est sorti de l'ombre en mai avec 650 millions de dollars de financement, selon i-scoop, et affirme que la Eureka Machine a contribué à l'architecture, aux données, aux recettes d'entraînement et aux noyaux en moins de quatre mois. Un endpoint BF16 gratuit sur OpenRouter permet à une équipe d'essayer Flint avant de télécharger 80 GB, mais l'API payante est réservée aux partenaires et sans prix. Selon la lecture par i-scoop du graphique de Recursive, un modèle Qwen dense plus grand obtient toujours de meilleurs scores, ce qui fait de Flint l'option locale la plus rapide plutôt que la plus forte.
Là où il fait la différence
Une développeuse backend sur un MacBook Pro M4 Pro de 48 GB
Faire tourner un agent de code sur une base de code privée sans envoyer le code à une API
Récupérer la version Ollama de 23 GB et pointer OpenCode, Cline ou Claude Code vers elle (`ollama launch claude --model flint`). Pas de facture au token et rien ne quitte le portable ; attendez-vous à découper les tâches plus grandes en étapes, comme le conseille Recursive lui-même.
Un ingénieur plateforme qui dispose d'un H200 ou d'un B300
Servir un modèle de code partagé à une équipe interne derrière un endpoint compatible OpenAI
Le kit Docker SGLang de Recursive fait tourner le checkpoint BF16 de 80 GB sur un GPU par réplique ; ajoutez des répliques à mesure que les utilisateurs augmentent. Le code de modélisation Transformers n'est pas encore inclus, SGLang ou vLLM est donc la voie prise en charge.
Un responsable d'ingénierie dans une agence logicielle de 20 personnes
Savoir si des modèles locaux peuvent réduire la dépense d'API d'assistant de code de l'équipe
Essayer d'abord l'endpoint OpenRouter gratuit et limité en débit sur les vrais tickets de l'équipe, puis chiffrer des portables de 48 GB face aux factures d'API actuelles. Les poids sont gratuits, mais l'API payante étant réservée aux partenaires, il n'existe aucun prix hébergé de repli autour duquel budgéter.
Avant de vous engager
- Mise en route
- `ollama run flint` récupère 23 GB ; sur un Mac pris en charge, le moteur rec de Recursive télécharge le modèle et configure Pi ou OpenCode. llama.cpp exige une version qui prend en charge Flint, et le service sur GPU utilise le kit Docker SGLang fourni.
- Intégrations
- Chat et appels d'outils compatibles OpenAI ; les harnais documentés sont OpenCode, Pi, Cline et OpenHands, et Ollama peut lancer Claude Code avec lui. La fiche demande de conserver le reasoning_content renvoyé dans l'historique de conversation.
- Données et confidentialité
- En local, rien ne quitte la machine. L'endpoint OpenRouter est servi par Recursive ; la fiche indique que les conditions d'hébergement et les pratiques sur les données sont distinctes de la licence des poids, et nous n'avons trouvé aucune condition de conservation publiée.
- Coût à grande échelle
- Poids gratuits. En local, un Mac ou un GPU doté de 48 GB de mémoire pour les versions 4 bits ; sur serveur, un H200 ou un B300 par réplique BF16 (environ 80 GB). En hébergé : gratuit et limité en débit sur OpenRouter ; aucun prix payant au token publié.
- Limites
- Texte uniquement ; prompt et sortie partagent la fenêtre de 262 144 tokens. Les problèmes difficiles demandent un budget de sortie d'au moins 32 768 tokens et un long raisonnement peut l'épuiser ; date limite de connaissances en juin 2026.
Les points forts
- Plus de 125 tokens par seconde sur un M4 Pro, selon Recursive
- Versions 4 bits de 23 à 26 GB
- Apache 2.0, plus un endpoint gratuit sur OpenRouter
- Ollama, llama.cpp, LM Studio, SGLang et vLLM dès le lancement
Les points faibles
- Tous les benchmarks sont autodéclarés
- Le score SWE-bench Pro v2 n'est pas comparable au Pro des autres laboratoires
- Exige 48 GB de mémoire pour le contexte complet
- API payante réservée aux partenaires, sans prix publié
Idéal pour
Les développeurs qui veulent un modèle d'agent de code rapide tournant en local sur un Mac ou un seul GPU.
Alternatives à Flint
Flint : questions fréquentes
- Flint vaut-il le coup ?
- Un modèle de code réellement dimensionné pour un portable de 48 GB, venant d'un laboratoire bien financé, dont chaque score mis en avant reste celui de Recursive. Nous lui donnons 3.9 sur 5.
- Combien coûte Flint ?
- Poids ouverts gratuits sous Apache 2.0 ; endpoint gratuit et limité en débit sur OpenRouter. API Flint payante pour certains partenaires, prix non publié.
- Quels sont les inconvénients de Flint ?
- Tous les benchmarks sont autodéclarés; le score SWE-bench Pro v2 n'est pas comparable au Pro des autres laboratoires; exige 48 GB de mémoire pour le contexte complet; aPI payante réservée aux partenaires, sans prix publié.
- À qui s’adresse Flint ?
- Les développeurs qui veulent un modèle d'agent de code rapide tournant en local sur un Mac ou un seul GPU.
- Combien coûte Flint pour une équipe ou en production ?
- Poids gratuits. En local, un Mac ou un GPU doté de 48 GB de mémoire pour les versions 4 bits ; sur serveur, un H200 ou un B300 par réplique BF16 (environ 80 GB). En hébergé : gratuit et limité en débit sur OpenRouter ; aucun prix payant au token publié.
- Flint est-il sûr pour les données de l’entreprise ?
- En local, rien ne quitte la machine. L'endpoint OpenRouter est servi par Recursive ; la fiche indique que les conditions d'hébergement et les pratiques sur les données sont distinctes de la licence des poids, et nous n'avons trouvé aucune condition de conservation publiée.
- Quelles sont les meilleures alternatives à Flint ?
- Les alternatives les plus proches que nous avons testées sont Qwen3.8-27B, Devstral Small 2 et gpt-oss-20b.
Réponses vérifiées le 23 oct. 2026.