Ngày 21/10/2026, công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo Recursive do cựu Giám đốc khoa học của Salesforce Richard Socher dẫn dắt đã chính thức công bố mô hình mã nguồn mở đầu tiên của hãng mang tên Flint. Đây là mô hình chuyên về lập trình có kích thước gọn nhẹ, được phát hành hoàn toàn miễn phí trên nền tảng Hugging Face theo giấy phép phần mềm Apache 2.0.
Điểm đặc biệt khiến Flint thu hút sự chú ý của giới công nghệ không chỉ nằm ở khả năng chạy ngoại tuyến trực tiếp trên máy tính cá nhân, mà còn ở chỗ mô hình này là kết quả thử nghiệm thực tế của ý tưởng AI tham gia tự cải tiến chính mình (recursive self-improvement).
Tối ưu hóa kiến trúc hỗn hợp chuyên gia để chạy trực tiếp trên laptop
Thay vì chạy theo cuộc đua kích thước cồng kềnh đòi hỏi hệ thống máy chủ đắt đỏ, Flint được thiết kế theo cấu trúc hỗn hợp chuyên gia (Mixture-of-Experts - MoE). Toàn bộ hệ thống có tổng cộng 40 tỷ tham số, nhưng ở mỗi bước xử lý tác vụ, mô hình chỉ kích hoạt một phân đoạn nhỏ gồm 2,5 tỷ tham số.
Cơ chế này cho phép Flint vận hành mượt mà trên phần cứng máy tính xách tay thông thường, giúp lập trình viên vừa bảo mật tuyệt đối mã nguồn nội bộ, vừa không phải chịu chi phí tính cước token theo lượt từ các nhà cung cấp dịch vụ đám mây.
Theo số liệu do Recursive tự công bố, Flint đạt tốc độ sinh mã lên tới 131 token mỗi giây trên máy tính MacBook Pro trang bị chip Apple M4 Pro. Con số này cao gấp đôi so với tốc độ dao động từ 58 đến 69 token mỗi giây của các mô hình có quy mô tương đương chạy trên cùng cấu hình, chẳng hạn như Gemma 4 của Google hay Nemotron 3.5 Lightning của Nvidia. Trên máy trạm chuyên dụng trang bị card đồ họa Nvidia RTX Spark, tốc độ phản hồi có thể vượt mốc 150 token mỗi giây.
Trên bảng xếp hạng SWE-Bench Verified chuyên kiểm tra khả năng sửa lỗi phần mềm thực tế, công ty cho biết Flint vượt qua tất cả các mô hình mã nguồn mở dưới 50 tỷ tham số trên thị trường, và chỉ xếp sau phiên bản Qwen3.8 27B của tập đoàn Alibaba trong bảng điểm trung bình tổng hợp.
Dấu ấn từ cỗ máy nghiên cứu tự động Eureka Machine
Đội ngũ phát triển cho biết hệ thống nghiên cứu tự động mang tên Eureka Machine đã tham gia vào hầu hết mọi công đoạn phát triển của Flint, từ khâu thiết kế tập dữ liệu tiền huấn luyện, tinh chỉnh sau huấn luyện cho tới xây dựng các kernel tính toán chuyên biệt. Nhờ sự hỗ trợ của hệ thống tác tử này, một nhóm kỹ sư nhỏ đã có thể hoàn thiện toàn bộ mô hình từ con số không trong thời gian chưa đầy bốn tháng.
Công nghệ lượng tử hóa và nén trọng số tự động do cỗ máy này đề xuất giúp giảm kích thước bộ nhớ của Flint tới 71% mà gần như không làm suy giảm chất lượng suy luận logic.
Dù vậy, công ty cũng thừa nhận rằng một mô hình nhỏ gọn trên laptop sẽ đòi hỏi người dùng chia nhỏ tác vụ và hướng dẫn chi tiết hơn so với các dịch vụ đám mây khổng lồ. Việc trao quyền cho AI tham gia sâu vào quy trình kiến tạo các thế hệ mô hình kế tiếp đang mở ra triển vọng rút ngắn chu kỳ phát triển phần mềm, nhưng ranh giới giám sát của con người vẫn là yếu tố quyết định để giữ cho các hệ thống tự cải tiến này vận hành trong tầm kiểm soát.