Flint — текстовая модель Recursive, созданная для программных агентов: изучения кодовой базы, исправления ошибок, реализации функций и написания тестов. Это MoE-модель с открытыми весами: из 39,8 млрд параметров при обработке одного токена активируется около 2,5 млрд. Разделение на экспертов — часть её архитектуры, а не указание на несколько отдельных помощников в чате.
В разработке Flint участвовала Eureka Machine — исследовательская система Recursive. Она помогала искать архитектурные решения, подбирать данные и методы обучения, а также оптимизировать вычисления. Сам Flint прошёл предобучение, промежуточное обучение, обучение на примерах инструкций и обучение с подкреплением. Среди обучающих задач были текст, код, следование инструкциям и работа в агентных сценариях.
Рабочую задачу удобно начинать с конкретного участка проекта: передайте необходимые файлы текстом, опишите назначение функций и ожидаемый результат. Для поиска ошибки добавьте наблюдаемое поведение и фрагмент журнала. Затем можно попросить объяснение причины, минимальное исправление и тест, который отличает правильное поведение от ошибки. Такой порядок делает результат удобным для последующей проверки в вашей среде.
Для новой функции укажите входные данные, ограничения и примеры результата. При рефакторинге перечислите свойства, которые нужно сохранить, и попросите отдельно описать изменения интерфейсов. Разработчик рекомендует делить сложную работу на небольшие подзадачи и давать явные инструкции. Поэтому последовательный диалог с промежуточными результатами соответствует предполагаемому способу применения Flint лучше, чем неопределённое поручение переделать весь проект.
В Ailoot Flint работает с текстом на входе и на выходе. Контекстное окно — 262 144 токена; исходные материалы, история диалога и ответ используют это общее пространство. Для вывода указан предел 235 929 токенов. Эти значения описывают границы подключения, а фактическую длину полезно задавать по задаче: объяснение причины ошибки, патч, набор тестов или план работ.
Доступны форматы Messages, Responses и Chat Completions. Они позволяют использовать привычную структуру клиентского приложения. Чтение локальных файлов и применение изменений организует само приложение: в текстовом запросе модель получает переданный код и возвращает предложения, объяснения или новый код.
Flint подходит для итеративного технического диалога, где каждый следующий шаг опирается на содержимое проекта и результат проверки предыдущего изменения. Его специализация помогает сформировать задачу, а рабочим результатом становится конкретный текст: объяснение, реализация или проверяемый тест.
", "aboutText": "### Модель для работы с кодом\n\nFlint — текстовая модель Recursive, созданная для программных агентов: изучения кодовой базы, исправления ошибок, реализации функций и написания тестов. Это MoE-модель с открытыми весами: из 39,8 млрд параметров при обработке одного токена активируется около 2,5 млрд. Разделение на экспертов — часть её архитектуры, а не указание на несколько отдельных помощников в чате.\n\nВ разработке Flint участвовала Eureka Machine — исследовательская система Recursive. Она помогала искать архитектурные решения, подбирать данные и методы обучения, а также оптимизировать вычисления. Сам Flint прошёл предобучение, промежуточное обучение, обучение на примерах инструкций и обучение с подкреплением. Среди обучающих задач были текст, код, следование инструкциям и работа в агентных сценариях.\n\n### Разбор проекта и подготовка изменений\n\nРабочую задачу удобно начинать с конкретного участка проекта: передайте необходимые файлы текстом, опишите назначение функций и ожидаемый результат. Для поиска ошибки добавьте наблюдаемое поведение и фрагмент журнала. Затем можно попросить объяснение причины, минимальное исправление и тест, который отличает правильное поведение от ошибки. Такой порядок делает результат удобным для последующей проверки в вашей среде.\n\nДля новой функции укажите входные данные, ограничения и примеры результата. При рефакторинге перечислите свойства, которые нужно сохранить, и попросите отдельно описать изменения интерфейсов. Разработчик рекомендует делить сложную работу на небольшие подзадачи и давать явные инструкции. Поэтому последовательный диалог с промежуточными результатами соответствует предполагаемому способу применения Flint лучше, чем неопределённое поручение переделать весь проект.\n\n### Контекст и формат подключения\n\nВ Ailoot Flint работает с текстом на входе и на выходе. Контекстное окно — 262 144 токена; исходные материалы, история диалога и ответ используют это общее пространство. Для вывода указан предел 235 929 токенов. Эти значения описывают границы подключения, а фактическую длину полезно задавать по задаче: объяснение причины ошибки, патч, набор тестов или план работ.\n\nДоступны форматы Messages, Responses и Chat Completions. Они позволяют использовать привычную структуру клиентского приложения. Чтение локальных файлов и применение изменений организует само приложение: в текстовом запросе модель получает переданный код и возвращает предложения, объяснения или новый код.\n\nFlint подходит для итеративного технического диалога, где каждый следующий шаг опирается на содержимое проекта и результат проверки предыдущего изменения. Его специализация помогает сформировать задачу, а рабочим результатом становится конкретный текст: объяснение, реализация или проверяемый тест.", "locale": "ru", "methods": [ { "html": "POST /v1/messagestexttextPOST /v1/responsestexttextPOST /v1/chat/completionstexttext