説明
Flintは、Recursiveによって開発された高度なミクスチャー・オブ・エキスパート言語モデルで、コーディングエージェント向けに特化しています。合計39.8億のパラメータを持ち、トークンあたり約25億のアクティブパラメータを備えたFlintは、コードベースの調査、バグ修正、機能実装、テスト作成など、さまざまなタスクを実行するように設計されています。このモデルは、テキストの入力と出力、推論、マルチターンツールの使用をサポートしており、開発者にとって多用途なツールとなっています。
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パフォーマンスに関して、FlintはTerminal-Bench 2.1で54.9%、SWE-bench Pro v2で89.7%、SWE-bench Verifiedで74.2%のスコアを記録しています。これらのスコアは、複雑なコーディングタスクを処理する能力を反映しています。このモデルは、49層、35のスライディングウィンドウ層、14のフルアテンション層を特徴とするデコーダー専用のミクスチャー・オブ・エキスパートトランスフォーマーアーキテクチャに基づいて構築されています。513トークンのスライディングウィンドウを使用し、32のクエリヘッドと4つのキー/バリューヘッドをアテンションに利用しています。
Flintは、Apache 2.0ライセンスの下でオープンソースモデルとして利用可能で、BF16チェックポイント、モデル設定、トークナイザー、チャットテンプレート、SGLangサービングキットがリポジトリに含まれています。量子化されたバリアントは、NVIDIAおよびApple Siliconランタイム用に利用可能です。このモデルのトレーニングには、事前トレーニング、中間トレーニング、監視付きファインチューニング、強化学習が含まれ、テキストとコード、指示に従うこと、エージェントタスクをカバーしています。
その能力にもかかわらず、Flintには限界があります。誤ったまたは有害なコンテンツ、欠陥のあるコード、不適切なツール呼び出しを生成する可能性があります。ユーザーは生成されたコードをテストし、実装前に変更を確認することをお勧めします。モデルのパフォーマンスは、チェックポイントの精度や推論ランタイムに基づいて変動する可能性があり、長い推論タスクはレイテンシを増加させる可能性があります。サポートが必要な場合は、ユーザーは自分のセットアップに関する具体的な詳細を持ってRecursiveに連絡できます。
- カテゴリーAIモデルとLLM
- 料金モデルオープンソース
- デプロイクラウド
- プラットフォームWeb
Flintのハイライト
ミクスチャー・オブ・エキスパート言語モデル
合計39.8億のパラメータ
トークンあたり2.5億のアクティブパラメータ
テキストの入力と出力をサポート
推論とマルチターンツールの使用
Apache 2.0ライセンスの下でオープンソース
NVIDIAおよびApple Silicon用の量子化バリアント
監視付きファインチューニングと強化学習
Flintをはじめる
モデルページにアクセス: Hugging FaceのFlintリポジトリを訪問
認証: 必要な資格情報を確認
設定: 提供された設定ファイルを使用してモデルをセットアップ
プロンプトを送信: チャットテンプレートを使用してモデルと対話
ファインチューニング: 特定のタスクに合わせてモデル設定を調整
Flintの使用例
- コードベースの調査
- バグ修正
- 機能実装
- テスト作成
- マルチターンツールの使用











