Az új Flint 40B modellt a Recursive SI elsőként mutatta be, és jelentős figyelmet kapott gyorsasága, valamint a helyi kódolási feladatokban való alkalmazhatósága miatt. Kiemelik, hogy ez az elsősorban kódírásra tervezett, nyílt forráskódú mesterséges intelligencia-modell a saját, automatizált kutatási rendszerük, a Eureka Machine eredménye.
Érdekesség, hogy a modell úgynevezett mixture of experts architektúrával készül, 40 milliárd paraméterrel, de minden tokennél csak körülbelül 2,5 milliárd aktiválódik, így méretéhez képest meglepően „könnyű” és gyors. Feladatai közé tartozik a kódbázisok átvizsgálása, hibák javítása, tesztek írása, és számos különböző fejlesztői környezetben futtatható, például Olama, LM Studio vagy llama.cpp segítségével is.
A tesztelés során érdekes eredmények születtek: például egy HTML-oldalt és stíluslapot generált, amelyen egy forgó, lángokkal körülvett döner kebabot ábrázol. Bár a modell nem nyelvi, hanem kódolási feladatokra optimalizált, egy kreatív írástesztben is próbára tették, ahol egy átlagos mesét generált egy gyerekről és egy dinoszauruszról.
A benchmarkok alapján különösen Apple gépeken teljesít jól a modell, ahol a fejlesztő által megosztott diagramokon kiemelkedő sebességet és minőséget ér el az Apple M4 Pro processzoron. Az NVFP4 verzió hatékonysága is kiemelkedik, főként a kompaktsága miatt. A fejlesztők nemcsak modellt, hanem saját, Apple Siliconra optimalizált futtatómotort (Wreck) is fejlesztettek hozzá, amely gyorsítja a futtatást más rendszerekhez képest.
