Recursive lance Flint, un modèle de code conçu par IA qui teste l'économie des laboratoires
- Recursive a développé son modèle de codage Flint en moins de quatre mois, grâce à une petite équipe humaine et à des agents IA.
- Flint compte 39,8 milliards de paramètres mais n'en active environ 2,5 milliards par token, ce qui lui permet de fonctionner localement.
- L'expérience suggère que l'IA pourrait réduire la main-d'œuvre nécessaire au développement des modèles, mais Recursive n'a pas divulgué le coût réel de développement de Flint.
Recursive a lancé Flint le 21 octobre 2026. Une grande partie de la recherche derrière ce modèle de codage à poids ouverts a été réalisée avec l'aide de l'IA. L'intégralité du modèle a été créé avec l'assistance d'une petite équipe en moins de quatre mois. La question est de savoir si cette approche offre une chance aux petits laboratoires de rivaliser avec les grands acteurs sans investissements colossaux.
Flint utilise une architecture à experts multiples. Il active uniquement une petite partie du modèle à la fois, ce qui lui permet de fonctionner efficacement. Sa fiche technique du modèle indique 39,8 milliards de paramètres, dont environ 2,5 milliards sont actifs par jeton. La licence Apache 2.0 autorise l'utilisation commerciale, et les développeurs peuvent exécuter Flint en local.
Ce que Recursive dit que la Machine Eureka a construit
Recursive attribue à Eureka Machine le mérite d'avoir suggéré, codé et testé les modifications apportées à l'architecture de Flint, ainsi qu'à ses logiciels d'entraînement et d'inférence. Le PDG Richard Socher a déclaré à WIRED que l'IA avait amélioré « presque tous les aspects de l'ensemble du pipeline de modélisation ».
C'est au cœur de l'objectif de Recursive. Elle souhaite que les systèmes d'IA aident à construire de meilleurs successeurs. Socher soutient que les humains peuvent toujours interrompre le processus de recherche.
Les benchmarks de l'entreprise, un test en conditions réelles par WIRED
Lors des tests réalisés par Recursive, Flint a surpassé d'autres modèles à experts multiples comportant moins de 50 milliards de paramètres sur SWE-Bench Pro v2, Terminal-Bench 2.1 et SWE-Bench Verified. L'entreprise a également indiqué atteindre des vitesses supérieures à 125 tokens par seconde sur un MacBook Pro M4 Pro et à 150 tokens par seconde sur un NVIDIA RTX Spark pour des contextes courts.
Une considération importante : il s'agit de chiffres communiqués par l'entreprise. L'évaluation indépendante reste limitée. Will Knight de WIRED a testé Flint lui-même et l'a trouvé très compétent, capable même de créer un petit site web. Cependant, certaines tâches de codage réussies ne indiquent pas comment il se compare aux autres modèles.
OpenHands a réalisé des tests sur Flint avant son lancement et a fourni aux développeurs un accès anticipé le jour de sa mise à disposition. Bien que cela indique que Flint est capable d'exécuter des tâches de programmation réelles, OpenHands n'a pas mené d'évaluation indépendante des affirmations de Recursive concernant leurs benchmarks.
La question des $410 millions sur l'IA bon marché
Créer un modèle nécessitant moins de personnes ne garantit pas qu'il sera bon marché. Recursive n'a pas révélé combien il en coûte pour construire Flint.
Le 28 juillet 2026, l'entreprise a conclu un accord de 410 millions de dollars avec AWS. Auparavant, elle avait levé 650 millions de dollars. Aucun de ces montants ne reflète le coût de construction de Flint lui-même.
Les recherches d'Epoch AI expliquent pourquoi les dépenses restent élevées. Les dernières phases d'entraînement ont représenté 9,6 % des dépenses de calcul de recherche d'OpenAI au cours de l'année 2024. La majeure partie du financement a été attribuée à d'autres actions liées à la recherche.
Les agents IA peuvent prendre en charge certains emplois autrefois confiés aux chercheurs. Cependant, la réalisation d'expériences et le test de nouvelles idées nécessitent toujours une grande quantité de puissance de calcul.
Poids ouverts, matériel local et concurrence mondiale
Pendant ce temps, l'utilisation de l'IA devient beaucoup moins coûteuse. Selon les estimations d'Epoch AI, le coût pour obtenir des performances comparables a diminué d'environ 47 % par trimestre depuis 2023.
Le 22 septembre 2026, OpenAI a présenté GPT-6 Sol et Luna à des prix au moins 50 % inférieurs à ceux de leurs prédécesseurs, comme l'a rapporté Cryptopolitan.
Flint n'a rien à voir avec ces changements de prix. Néanmoins, il offre aux développeurs une autre option : un modèle de codage qu'ils peuvent exécuter sur leur propre matériel sans dépendre de services cloud payants.
Les avantages pourraient s'étendre au-delà des marchés établis de l'IA. L'indice IA 2026 de Stanford a révélé que le développement open source aide davantage de pays à participer à l'innovation en matière d'IA.
Pour l'instant, Flint montre ce qu'une petite équipe peut accomplir grâce à la recherche assistée par IA. La question de savoir si la même approche peut rendre le développement de modèles abordable pour les laboratoires plus petits reste ouverte.
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FAQ
Qu'est-ce que Recursive Flint et comment puis-je l'exécuter ?
Flint est un modèle de codage de type mixture-of-experts comptant environ 40 milliards de paramètres au total et environ 2,5 milliards de paramètres actifs par jeton, publié sous licence Apache 2.0 sur Hugging Face. Recursive indique qu'il fonctionne sur du matériel local tel que les puces Apple Silicon et les systèmes NVIDIA RTX, et est compatible avec des outils tels que llama.cpp, Ollama, LM Studio et vLLM.
Comment Flint a-t-il été construit si rapidement ?
Selon Recursive et WIRED, une petite équipe a utilisé son système de recherche automatisé « Eureka Machine » pour gérer la majeure partie du pipeline du modèle, de l'architecture et de l'entraînement aux noyaux de quantification et d'inférence, produisant Flint en moins de quatre mois.
Flint prouve-t-il que l'IA peut construire de l'IA à moindre coût ?
Pas clairement. Recursive n'a pas divulgué le coût de construction de Flint, qui bénéficie d'un accord multiannuel de calcul AWS de 410 millions de dollars ainsi que de 650 millions de dollars de financement, tandis que les recherches d'Epoch AI montrent que la majeure partie du calcul de R&D en IA est consacrée à l'exploration plutôt qu'à l'exécution finale de l'entraînement.
Micah Abiodun
Micah Abiodun met à profit son Master en Ingénierie et Gestion de l'Environnement (MSc) à l'Université de Technologie de Tallinn (TalTech) pour peaufiner ses articles sur les prévisions de prix et l'actualité à Cryptopolitan. Fort de sept années d'expérience dans les médias cryptographiques, il couvre les principales cryptomonnaies, les altcoins, la finance décentralisée (DeFi), les stablecoins, les tendances macroéconomiques et les technologies émergentes.
