ИИ пишет код для ИИ: Recursive представила модель Flint

Стартап Recursive 22 октября 2026 года представил Flint — открытую языковую модель на 40 млрд параметров, построенную на архитектуре Mixture-of-Experts и созданную с применением рекурсивного самосовершенствования (RSI). Команда из нескольких человек разработала этот инструмент для написания кода всего за пару месяцев, используя внутреннюю систему Eureka Machine. По словам гендиректора Ричарда Сочера, почти каждый этап разработки усовершенствовал сам искусственный интеллект.

Автоматизирует этот процесс внутренняя система Eureka Machine, фактически взявшая на себя львиную долю инженерной рутины. Система самостоятельно предложила новые методы обучения базовой модели, оригинальные архитектуры нейросетей и даже оптимизировала программный код под конкретные аппаратные чипы, что ранее требовало месяцев кропотливой ручной работы целой команды инженеров. Грубо говоря, люди задавали общий вектор, а машина прокладывала детальный маршрут, минимизируя необходимость человеческого вмешательства на этапе тестирования. Бенчмарки подтверждают эффективность подхода. Flint уверенно обходит аналоги схожего размера в задачах генерации кода.

Её уже проверили независимые исследователи на обычном компьютере Mac с 48 Гбайт оперативной памяти. Этого объема хватает для запуска ИИ среднего класса. Flint отработал безупречно. Он написал поисковую утилиту и сверстал сайт, объясняющий принципы RSI, без постоянной отладки со стороны человека.

Верят в эту амбициозную авантюру и крупные инвесторы. Recursive уже привлекла 650 миллионов долларов при оценке почти в 4,7 миллиарда, что делает её одним из самых дорогих стартапов в этой нише. В каптабле засветились тяжеловесы вроде Google Ventures, Nvidia и AMD Ventures. Сам Сочер ранее рулил научным направлением в Salesforce, а его соучредитель Джефф Клун из Университета Британской Колумбии годами изучает методы создания систем, способных к бесконечному обучению.

Однако эйфория быстро сменяется закономерной профессиональной тревогой. Концепция RSI настолько спорна, что в Конгрессе США уже предложили ряд законопроектов о её полном законодательном запрете. Критики опасаются, что система, способная к бесконечному самосовершенствованию, однажды выйдет из-под контроля и начнет оптимизировать мир под свои цели, решив, что люди — это препятствие. Вспомним недавние эксперименты Университета Бингемтона, где скрытый троян в языковой модели заставлял робота на базе Segway направлять нож на муляж руки вместо яблока, активируясь всего двумя буквами. Риск потери контроля над автономным агентом перестает быть чисто теоретическим.

Конкуренты, в отличие от Recursive, играют гораздо осторожнее. Та же Anthropic, выпуская автономного агента Claude Duet, внедрила жесткие классификаторы безопасности и лишила ИИ прямого доступа к токенам пользователя.

«Только так небольшая команда может разработать модель, которая превосходит все остальные аналоги в своём классе», — уверен гендиректор Recursive Ричард Сочер.

Он надеется, что это покажет окружающим: рекурсивное самосовершенствование — вещь вполне достойная. Что из этого выйдет на дистанции в пять лет — вопрос открытый.

Никита Карпов

Главный редактор

Пишу о гаджетах, нейросетях и том, как технологии меняют нашу жизнь. Проверяю всё на себе, чтобы вы не тратили деньги зря.