Recursive: Flint (free)
recursive/flint-v1.0:freeRecursive 的文字 MoE 模型,用於了解程式碼庫、修正錯誤,以及準備功能與測試。
用於程式碼工作的模型
Flint 是 Recursive 為程式代理打造的文字模型,用於了解程式碼庫、修正錯誤、實作功能及撰寫測試。它是公開權重的 MoE 模型:總計 398 億參數,每個 token 啟用約 25 億參數。專家分工屬於模型架構,不代表聊天中有多個獨立助理。
Recursive 的研究系統 Eureka Machine 參與了 Flint 的開發,協助尋找架構方案、選擇資料與訓練方法,以及最佳化運算。Flint 本身經過預訓練、中期訓練、指示範例訓練與強化學習。訓練工作包含文字、程式碼、遵循指示及代理情境。
分析專案與準備修改
實際工作可從專案的特定部分開始:以文字提供必要檔案,描述函式用途與預期結果。尋找錯誤時,加入觀察到的行為與日誌片段,再要求解釋原因、提供最小修正,以及能區分正確行為與錯誤的測試。這種順序便於後續在自己的環境驗證。
新功能請指定輸入資料、限制及結果範例。重構時列出必須保留的特性,並要求另行說明介面修改。開發商建議將複雜工作拆成小型子任務並給出明確指示。因此,包含中間結果的連續對話,比籠統要求重做整個專案更符合 Flint 的預期用法。
上下文與連線格式
在 Ailoot,Flint 的輸入與輸出都是文字。上下文視窗為 262,144 個 token,原始資料、對話歷史與答案共用此空間。輸出上限標示為 235,929 個 token。這些數值描述連線界線,實際長度宜依任務指定,例如錯誤原因說明、修補內容、測試組或工作計畫。
可使用 Messages、Responses 與 Chat Completions 格式,便於沿用客戶端應用程式的常見結構。本機檔案讀取及修改套用由應用程式自行安排;在文字請求中,模型收到的是傳入程式碼,回傳的是建議、解釋或新程式碼。
Flint 適合反覆進行技術對話,每個後續步驟都根據專案內容及前一次修改的驗證結果。它的專長有助於表達任務,實際成果則是具體文字:說明、實作或可驗證的測試。
可透過 Ailoot API 使用
POST /v1/messages- 輸入
text- 輸出
text- 上下文
- 262,144 token
- 最大回應
- 235,929 token
- 輸入
- US$0.00 / 1K
- 輸出
- US$0.00 / 1K
POST /v1/responses- 輸入
text- 輸出
text- 上下文
- 262,144 token
- 最大回應
- 235,929 token
- 輸入
- US$0.00 / 1K
- 輸出
- US$0.00 / 1K
POST /v1/chat/completions- 輸入
text- 輸出
text- 上下文
- 262,144 token
- 最大回應
- 235,929 token
- 輸入
- US$0.00 / 1K
- 輸出
- US$0.00 / 1K
recursive/flint-v1.0:free · JSON
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