Recursive: Flint (free)

Recursivo: Flint (gratis) es un modelo de texto de Recursive, publicado bajo el id de modelo recursive/flint-v1.0:free. Es un modelo de mezcla de expertos con pesos abiertos, con aproximadamente 2.5B parámetros activos de 40B en total, y fue construido por el sistema de autoinvestigación de Recursive, Eureka Machine, específicamente para agentes de programación. La fecha de lanzamiento del proveedor es el 21 de octubre de 2026.

Flint toma texto como entrada y devuelve texto como salida, por lo que se ajusta a cargas de trabajo estándar de chat y completado, en lugar de tareas de imagen o audio. Su ventana de contexto es de 262,144 tokens, lo que permite manejar prompts muy grandes, como archivos fuente largos, repositorios con múltiples archivos o historiales de conversación extensos, en una sola solicitud. La salida máxima es de 235,929 tokens, por lo que son posibles generaciones largas dentro de esa ventana. Debido a que es un diseño de mezcla de expertos, solo una fracción del total de parámetros está activa por token, lo cual es relevante si te importa el rendimiento en relación con un modelo denso de tamaño total similar.

La combinación de una ventana de contexto grande y un enfoque en agentes de programación apunta a usos prácticos como la generación, refactorización y revisión de código en archivos grandes, el trabajo con contexto a nivel de repositorio y bucles de agentes en los que el modelo llama a herramientas y razona sobre los resultados. La salida máxima larga también se adapta a tareas que producen texto sustancial en una sola pasada, por ejemplo, generar un módulo completo o una explicación detallada de una base de código. Fuera de la programación, la misma configuración de texto de entrada y texto de salida funciona para tareas generales de asistente y análisis, siempre que la entrada sea texto.

Puedes llamar al modelo a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo recursive/flint-v1.0:free. Los parámetros de solicitud admitidos son include_reasoning, logprobs, max_tokens, reasoning, response_format, seed, stop, temperature, tools, top_logprobs y top_p. La presencia de tools y response_format facilita la salida estructurada y el llamado a herramientas, mientras que seed, temperature, top_p, stop y max_tokens cubren los controles habituales de muestreo y longitud. Los parámetros reasoning e include_reasoning se relacionan con el comportamiento de razonamiento del modelo, y logprobs con top_logprobs te permiten inspeccionar las probabilidades a nivel de token.

El modelo es solo de texto, por lo que si necesitas entrada o salida de imagen o audio, se requiere un modelo diferente. También se ofrece como una variante gratuita, lo que puede significar que la disponibilidad o el rendimiento difieren de las opciones de pago, aunque aquí no se indican límites específicos. Si tu carga de trabajo es pequeña y no se beneficia de la ventana de contexto grande o del enfoque en agentes de programación, un modelo de texto más simple puede ser una mejor opción.