Recursive: Flint (free)

Rekursiv: Flint (kostenlos) ist ein Textmodell von Recursive, veröffentlicht unter der Modell-ID recursive/flint-v1.0:free. Es ist ein offenes Mixture-of-Experts-Modell mit etwa 2,5 Mrd. aktiven Parametern von insgesamt 40 Mrd., und es wurde vom Autoresearch-System von Recursive, Eureka Machine, speziell für Coding-Agenten entwickelt. Das Veröffentlichungsdatum des Anbieters ist der 21. Oktober 2026.

Flint nimmt Text als Eingabe und gibt Text als Ausgabe zurück, daher eignet es sich für Standard-Chat- und Completion-Workloads und nicht für Bild- oder Audioaufgaben. Sein Kontextfenster beträgt 262.144 Token, wodurch sehr große Prompts wie lange Quelldateien, Repositorys mit mehreren Dateien oder ausgedehnte Gesprächsverläufe in einer einzigen Anfrage verarbeitet werden können. Die maximale Ausgabe beträgt 235.929 Token, sodass lange Generierungen innerhalb dieses Fensters möglich sind. Da es sich um ein Mixture-of-Experts-Design handelt, ist pro Token nur ein Bruchteil der Gesamtparameter aktiv, was relevant ist, wenn der Durchsatz im Verhältnis zu einem dichten Modell ähnlicher Gesamtgröße von Bedeutung ist.

Die Kombination aus großem Kontextfenster und Fokus auf Coding-Agenten deutet auf praktische Anwendungen hin, etwa Codegenerierung, Refactoring und Review über große Dateien hinweg, Arbeit mit Repository-weitem Kontext und Agent-Schleifen, in denen das Modell Tools aufruft und über die Ergebnisse schlussfolgert. Die lange maximale Ausgabe eignet sich auch für Aufgaben, die in einem Durchgang umfangreichen Text erzeugen, zum Beispiel das Generieren eines vollständigen Moduls oder einer detaillierten Erklärung einer Codebasis. Außerhalb des Programmierens funktioniert das gleiche Text-in, Text-out-Setup für allgemeine Assistenten- und Analyseaufgaben, sofern die Eingabe Text ist.

Sie rufen das Modell über die OpenAI-kompatible API von api14 mit der Modell-ID recursive/flint-v1.0:free auf. Die unterstützten Anfrageparameter sind include_reasoning, logprobs, max_tokens, reasoning, response_format, seed, stop, temperature, tools, top_logprobs und top_p. Das Vorhandensein von tools und response_format macht strukturierte Ausgaben und Tool-Aufrufe unkompliziert, während seed, temperature, top_p, stop und max_tokens die üblichen Sampling- und Längensteuerungen abdecken. Die Parameter reasoning und include_reasoning beziehen sich auf das Reasoning-Verhalten des Modells, und logprobs zusammen mit top_logprobs ermöglichen die Einsicht in Wahrscheinlichkeiten auf Token-Ebene.

Das Modell ist ausschließlich für Text geeignet. Wenn Sie Bild- oder Audioeingaben oder -ausgaben benötigen, ist ein anderes Modell erforderlich. Es wird zudem als kostenlose Variante angeboten, was bedeuten kann, dass Verfügbarkeit oder Durchsatz von kostenpflichtigen Optionen abweichen, wobei hier keine spezifischen Limits genannt werden. Wenn Ihr Workload klein ist und nicht vom großen Kontextfenster oder dem Fokus auf Coding-Agenten profitiert, könnte ein einfacheres Textmodell besser geeignet sein.