Recursive lança o Flint, modelo de código grátis que roda no notebook

A Recursive, startup fundada em 2025 com o objetivo de criar uma IA capaz de se aprimorar sozinha, lançou nesta quarta-feira, 21 de outubro de 2026, o Flint, seu primeiro modelo. Segundo o TechCrunch, trata-se de um modelo de programação gratuito, que roda localmente em um notebook, e que a própria empresa afirma ter sido construído em grande parte por um sistema de IA. Para quem programa, automatiza tarefas ou vende serviços que dependem de código, a novidade mexe em duas perguntas ao mesmo tempo: dá para trabalhar com um assistente de código bom sem pagar assinatura, e até que ponto a IA já consegue construir a próxima IA?

O que é o Flint e como ele funciona

O Flint está disponível gratuitamente no Hugging Face, sob a licença Apache 2.0, que permite uso e modificação sem custo, inclusive em projetos comerciais. É um modelo do tipo mistura de especialistas (mixture-of-experts) com 40 bilhões de parâmetros no total, dos quais apenas 2,5 bilhões ficam ativos a cada tarefa. Na prática, isso significa que o modelo é grande no papel, mas gasta pouca memória e poder de processamento para responder, e é isso que o deixa viável em um computador pessoal.

Rodar localmente traz vantagens concretas, conforme a reportagem: o desenvolvedor pode trabalhar offline, manter o código privado sem enviar nada a servidores de terceiros e evitar a cobrança por uso da nuvem. Para freelancers e pequenas empresas que lidam com código de clientes sob contrato de confidencialidade, essa combinação pesa bastante.

Os números de desempenho divulgados

A Recursive diz que o Flint alcança cerca de 131 tokens por segundo em um MacBook Pro com chip M4 Pro da Apple. Modelos parecidos, como o Gemma 4, do Google, e o Nemotron 3.5 Lightning, da Nvidia, ficaram entre 58 e 69 tokens por segundo na mesma máquina, de acordo com a empresa. Em uma placa RTX Spark, da Nvidia, o Flint passou de 150 tokens por segundo.

Na avaliação de qualidade, a Recursive afirma que o Flint superou todos os outros modelos com menos de 50 bilhões de parâmetros no SWE-Bench Verified, teste que mede a capacidade de corrigir erros reais em projetos de software. Na média de seis testes usados pela própria empresa, só o Qwen3.8 27B, da Alibaba, teve nota maior. Vale lembrar que são números divulgados pelo fabricante, ainda sem verificação independente em larga escala.

Um modelo feito, em boa parte, por IA

O ponto que mais chama atenção é o processo. Um sistema automatizado de pesquisa da Recursive, chamado Eureka Machine, participou de quase todas as etapas, do pré-treinamento ao pós-treinamento e à inferência. Ele gera ideias, roda experimentos e usa os resultados para escolher os próximos passos. Segundo a empresa, entre as contribuições dele estão um formato de modelo mais esparso, treinamento em baixa precisão numérica, que reduziu o Flint em 71% com perda de qualidade quase nula, e rotinas de computação personalizadas.

Uma equipe pequena construiu o modelo do zero em menos de quatro meses, com supervisão humana. A Recursive não informou quanto tempo de pesquisa humana o sistema economizou. A empresa surgiu do anonimato em maio de 2026 com US$ 650 milhões captados a uma avaliação de US$ 4,65 bilhões, com apoio de GV, Nvidia e AMD Ventures, e é comandada por Richard Socher, ex-cientista-chefe da Salesforce. Em junho, assinou um contrato de US$ 410 milhões em computação com a AWS.

Limites e o que dizem os primeiros testes

A própria Recursive reconhece que o Flint exige mais orientação do que os grandes assistentes de programação pagos e recomenda dividir tarefas grandes em etapas menores. Will Knight, da Wired, testou o modelo em um Mac com 48 GB de memória e pediu a construção de um aplicativo de lista de tarefas e de uma ferramenta de pesquisa na web. Segundo a reportagem, modelos pequenos costumam errar ou ser lentos em comparação com Claude ou Codex, mas o Flint atendeu corretamente todos os pedidos dele.

O contexto competitivo também é relevante. A reportagem cita o Muse Spark Open, da Meta, lançado na semana anterior, com 816 bilhões de parâmetros e exigência de pelo menos 1 terabyte de memória, em contraste com a proposta mais enxuta do Flint. A diferença mostra duas estratégias para modelos abertos: gigantes que exigem máquinas potentes e modelos compactos para o computador do dia a dia.

A discussão sobre IA que se aperfeiçoa sozinha

A reportagem lembra que alguns pesquisadores temem que uma IA capaz de se aprimorar sozinha escape ao controle humano. Socher disse à Wired que a meta de longo prazo é que a Eureka Machine alcance o aperfeiçoamento recursivo completo, com humanos supervisionando e podendo interromper o processo se algo der errado. A Recursive afirma que cada novo modelo deve tornar a Eureka Machine uma pesquisadora melhor, acelerando o desenvolvimento do próximo. A reportagem cita ainda que a OpenAI informou, em setembro, que seus agentes de IA registravam 3,1 dias de trabalho para cada dia trabalhado por um pesquisador humano. Esses são relatos das empresas, e a promessa de supervisão ainda precisa ser testada na prática.

Por que isso importa para você

Para quem usa IA para trabalhar ou ganhar dinheiro no Brasil, o Flint é um sinal de que assistentes de código bons e gratuitos estão chegando a computadores comuns. Quem faz sites, automações ou pequenos sistemas para clientes pode, em teoria, reduzir a conta mensal de assinaturas e manter o código de terceiros dentro da própria máquina. Antes de trocar de ferramenta, porém, vale testar com tarefas reais, porque benchmark de fabricante não garante o mesmo resultado no seu fluxo de trabalho.

• Escolha da ferramenta. Se você ainda compara serviços pagos, o guia ChatGPT, Claude ou Gemini: qual IA escolher ajuda a decidir onde investir.
• Código aberto. Entenda o que muda ao usar modelos com licença livre em IA de código aberto: o que muda para quem usa.
• Mercado de programação. A discussão sobre quem cria o código é tema de IA vai substituir programadores?.
• Outros modelos abertos. O Portal da AI também cobriu a família Nemotron 3.5 da Nvidia, citada como concorrente do Flint.
• Agentes. Para entender onde um modelo de código entra em automações, veja a diferença entre agente, chatbot e automação.

Na prática, quem tem um notebook com memória razoável pode baixar o Flint no Hugging Face e comparar com o assistente que já usa em tarefas pequenas e repetitivas, como escrever scripts, corrigir erros simples e montar protótipos. Para projetos grandes, a própria empresa admite que modelos pagos de ponta ainda exigem menos orientação. O mais útil é tratar o Flint como mais uma opção gratuita para testar, sem abandonar o que já funciona para você.