Recursive 开源编程模型 Flint：40B 总参数、激活约 2.5B

Recursive 在 Hugging Face 发布开放权重编程模型 Flint，采用 Apache 2.0 许可。它是 39.8B 总参数、每 token 约 2.5B 激活参数的 MoE 模型，文档给出的上下文长度为 262,144 token，支持推理和多轮工具调用，从预训练到强化学习均为从头训练。

要点

• 官方评测：Terminal-Bench 2.1 为 54.9%，SWE-bench Verified 为 74.2%，均为至少 5 次尝试的 pass@1 平均值
• 结构为 49 层，每个 MoE 层 256 个路由专家中每 token 选 6 个，另有 1 个共享专家；35 层滑动窗口注意力加 14 层全注意力
• 模型卡给出的部署方式是用 SGLang 在单张 B300 或 H200 上运行，权重约 80 GB；社区已提供 GGUF 等量化版本
• 评测分数为开发方自报，模型卡未在文字中列出对比模型

来源

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Recursive 在 Hugging Face 发布开放权重编程模型 Flint，采用 Apache 2.0 许可。它是 39.8B 总参数、每 token 约 2.5B 激活参数的 MoE 模型，文档给出的上下文长度为 262,144 token，支持推理和多轮工具调用，从预训练到强化学习均为从头训练。

- 官方评测：Terminal-Bench 2.1 为 54.9%，SWE-bench Verified 为 74.2%，均为至少 5 次尝试的 pass@1 平均值
- 结构为 49 层，每个 MoE 层 256 个路由专家中每 token 选 6 个，另有 1 个共享专家；35 层滑动窗口注意力加 14 层全注意力
- 模型卡给出的部署方式是用 SGLang 在单张 B300 或 H200 上运行，权重约 80 GB；社区已提供 GGUF 等量化版本
- 评测分数为开发方自报，模型卡未在文字中列出对比模型

**为什么值得关注**：激活参数小、许可宽松，适合想在自有环境部署编程 Agent 模型的团队评估；正式选型前应在自己的代码库任务上复测。

来源：[RecursiveSI/flint](https://huggingface.co/RecursiveSI/flint)；[Recursive releases Flint, an open-weight, 40B-parameter coding model](https://www.techmeme.com/261021/p39)