სტარტაპ Recursive-ის უფასო AI მოდელი Flint კოდს ჩვეულებრივ ლეპტოპზე, ინტერნეტის გარეშე წერს

ახალი მოდელი უკვე ყველასთვის ხელმისაწვდომია, თუმცა რთულ ამოცანებზე მუშაობისას მას გიგანტურ დახურულ სისტემებთან შედარებით მეტი მითითება სჭირდება.

ახალგაზრდა AI სტარტაპმა Recursive-მა კოდის საწერი უფასო ხელოვნური ინტელექტის მოდელი Flint გამოუშვა, რომელიც პირდაპირ ჩვეულებრივ ლეპტოპზე ეშვება. კომპანიის ოფიციალური განცხადებისა და TechCrunch-ის ცნობით, სტარტაპისავე ავტომატიზებულმა კვლევითმა სისტემამ ამ მოდელის ძირითადი ნაწილი ნულიდან, ოთხ თვეზე ნაკლებ დროში ააწყო. პროგრამისტებს ახალი ხელსაწყოს გამოყენება საკუთარ კომპიუტერზე დღეიდანვე შეუძლიათ.

რას ნიშნავს მოდელის ლოკალურად გაშვება და რატომ არის ეს მნიშვნელოვანი? როცა AI პირდაპირ თქვენს კომპიუტერში მუშაობს და არა სხვის სერვერზე, მას ინტერნეტი არ სჭირდება, თქვენ მიერ დაწერილი კოდი სრულიად კონფიდენციალური რჩება და არც ყოველ გამოყენებაზე გიწევთ საფასურის გადახდა. Flint უკვე ხელმისაწვდომია პლატფორმა Hugging Face-ზე ღია Apache 2.0 ლიცენზიით, რაც ნიშნავს, რომ ნებისმიერ მსურველს შეუძლია ის უფასოდ გადმოწეროს, საკუთარ მოწყობილობაზე გაუშვას და თავისი საჭიროებისამებრ შეცვალოს.

სისწრაფე ჩვეულებრივ კომპიუტერზე

როგორ ახერხებს ასეთი მოდელი ჩვეულებრივ ლეპტოპზე სწრაფად მუშაობას? Flint იყენებს ეგრეთ წოდებულ „ექსპერტთა ნაზავის“ არქიტექტურას, რაც იმას ნიშნავს, რომ მას ჯამში 40 მილიარდი პარამეტრი აქვს, მაგრამ ტექსტის თითოეული ნაწილის დამუშავებისას მხოლოდ 2.5 მილიარდს იყენებს. ამიტომ იგი მსუბუქია და Apple-ის M4 Pro ჩიპიან MacBook Pro-ზე წამში 125-ზე მეტ ტოკენს, ანუ სიტყვის ნაწილს აგენერირებს. სტარტაპის თქმით, ის მსგავს მოდელებთან შედარებით ორჯერ სწრაფია და ერთდროულად დიდი მოცულობის კოდის დამუშავება შეუძლია.

Recursive-ის საკუთარი ტესტების მიხედვით, როგორიცაა SWE-Bench Pro v2 და Terminal-Bench 2.1, ახალი მოდელი 50 მილიარდ პარამეტრამდე ზომის კონკურენტებს უსწრებს. კომპანია ირწმუნება, რომ Flint უფრო დიდ მოდელებსაც უწევს კონკურენციას და მათზე ხუთჯერ სწრაფად მუშაობს, თუმცა ეს შედეგები ჯერჯერობით მხოლოდ თავად შემქმნელების გაზომვებს ეყრდნობა.

ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც ახალ მოდელს აწყობს

ამ ამბის ყველაზე საინტერესო ნაწილი თავად Flint-ის შექმნის პროცესია. Recursive-ს აქვს ავტომატიზებული კვლევითი სისტემა სახელწოდებით Eureka Machine, რომელიც თავად გეგმავს იდეებს, ცდის მათ და წყვეტს, რა ნაბიჯი გადადგას შემდეგ. კომპანიის განცხადებით, ადამიანების მცირე გუნდთან ერთად ამ სისტემამ მოდელის „თითქმის ყველა ნაწილზე“ იმუშავა, სასწავლო მონაცემების შერჩევით დაწყებული, Apple-ისა და NVIDIA-ს ჩიპებზე აჩქარებით დასრულებული.

TechCrunch აღნიშნავს, რომ ეს არის თვითგანვითარებადი ხელოვნური ინტელექტის იდეის ერთ-ერთი პირველი საჯარო გამოცდა, სადაც AI უკეთეს AI-ს ქმნის, თუმცა ამ შემთხვევაში პროცესს ადამიანები აკონტროლებდნენ. თავად სტარტაპი Recursive შარშან დაარსდა და მას Salesforce-ის ყოფილი მთავარი მეცნიერი Richard Socher ხელმძღვანელობს. კომპანია საჯარო ასპარეზზე 2026 წლის მაისში გამოჩნდა, როცა ინვესტორებისგან, მათ შორის GV-ის, NVIDIA-სა და AMD Ventures-ისგან, 650 მილიონი დოლარი მოიზიდა.

მიუხედავად სისწრაფისა, მოდელს თავისი საზღვრები აქვს. როგორც თავად Recursive განმარტავს, რთული დავალებების შესრულებისას მას „შესაძლოა იმაზე მეტი მითითება დასჭირდეს, ვიდრე თქვენთვის ნაცნობ დიდ, დახურულ კოდის საწერ მოდელებს“.

წყარო: Recursive: Introducing Flint | TechCrunch

ეს სტატია შეიქმნა AI ხელსაწყოებით, პროცესში ადამიანის ჩართულობა დაახლოებით 10%-ია.