Yapay zekâyla geliştirilen Flint, dizüstünde kod yazıyor

Yapay zekâ şirketi Recursive, dizüstü bilgisayarlarda çalışabilen açık kaynaklı kodlama modeli Flint’i yayımladı. Şirketin açıklamasına göre modelin geliştirme sürecinin büyük bölümü yine yapay zekâ sistemlerinin yardımıyla yürütüldü. Recursive, Flint’i kendi kendini geliştirebilen yapay zekâ fikrinin ilk halka açık denemelerinden biri olarak konumlandırıyor.

Flint’in en önemli farkı, bulut sunucularına ihtiyaç duymadan kullanıcının bilgisayarında çalışabilmesi. Bu yaklaşım, geliştiricilerin internet bağlantısı olmadan kod üretmesine, projelerini uzak sunuculara göndermeden çalışmasına ve bulut tabanlı servislerdeki kullanım ücretlerinden kaçınmasına imkân tanıyor.

Flint, sıradan bir dizüstünde çalışabiliyor

Model, Hugging Face üzerinden ücretsiz indirilebiliyor ve Apache 2.0 lisansıyla sunuluyor. Bu lisans, yazılımın ücretsiz kullanılmasına ve değiştirilmesine izin veriyor. Böylece geliştiriciler modeli yalnızca hazır hâliyle kullanmak zorunda kalmıyor; kendi ihtiyaçlarına göre inceleyip uyarlayabiliyor.

Flint, mixture-of-experts adı verilen bir mimari kullanıyor. Modelin toplamında 40 milyar parametre bulunmasına rağmen her görev sırasında yalnızca 2,5 milyar parametre devreye giriyor. Bu çalışma biçimi, modelin donanım ihtiyacını azaltıyor ve onu güçlü bir masaüstü sistem yerine dizüstü bilgisayarlarda çalıştırılabilir hâle getiriyor.

Recursive’in testlerinde Flint, Apple’ın M4 Pro işlemcisine sahip bir MacBook Pro üzerinde saniyede yaklaşık 131 token üretti. Aynı bilgisayarda benzer modellerin 58 ila 69 token aralığında kaldığı belirtildi. Nvidia RTX Spark üzerinde ise modelin saniyede 150 token seviyesini aştığı aktarıldı. Token, yapay zekâ modellerinin metni işlerken kullandığı küçük metin parçalarını ifade ediyor.

Flint’in boyutu, yakın zamanda tanıtılan Meta Muse Spark Open ile karşılaştırıldığında daha da belirginleşiyor. Muse Spark Open 816 milyar parametre kullanıyor ve çalışmak için en az 1 TB belleğe ihtiyaç duyuyor. Flint’in etkin parametre sayısının çok daha düşük olması, yerel kullanım senaryolarında önemli bir avantaj sağlıyor.

Yazılım hatalarında güçlü sonuçlar aldı

Model, gerçek yazılım hatalarını çözme becerisini ölçen SWE-Bench Verified testinde 50 milyardan az parametreye sahip rakiplerini geride bıraktı. Recursive’in altı farklı testten elde ettiği ortalamada ise Flint’in önünde yalnızca Alibaba’nın Qwen3.8 27B modeli yer aldı.

Şirket, Flint’in büyük ve ücretli kodlama asistanları kadar fazla yönlendirme olmadan çalışamayabileceğini kabul ediyor. Bu nedenle kullanıcıların büyük projeleri tek seferde modele vermek yerine daha küçük görevlere ayırması öneriliyor. Bu sınırlama, modelin dizüstünde çalışabilmesinin sağladığı pratik avantaj karşılığında yapılan bir denge olarak görülüyor.

Erken kullanım deneyimleri de olumlu bir tablo ortaya koydu. Flint ile Mac üzerinde çalışan bir editör, yapılacaklar listesi uygulaması ve internet üzerinde araştırma yapan bir araç dahil olmak üzere çeşitli küçük programlar geliştirdi. Daha küçük kodlama modellerinin genellikle hata ürettiği veya yavaş kaldığı belirtilirken Flint’in verilen kodlama taleplerini başarıyla yerine getirdiği aktarıldı.

Geliştirme sürecinde Eureka Machine kullanıldı

Recursive’in Flint’i geliştirirken kullandığı otomatik araştırma sistemi Eureka Machine olarak adlandırılıyor. Sistem fikirler üretiyor, deneyler yürütüyor ve elde ettiği sonuçlara göre bir sonraki denemenin ne olacağına karar veriyor. Şirket, bu sistemin Flint’in geliştirilme sürecinin neredeyse her aşamasına katkı sunduğunu belirtiyor.

Recursive, geçen yıl kuruldu ve mayıs ayında gizlilik döneminden çıkarak 650 milyon dolarlık yatırım aldığını duyurdu. Şirketin o sıradaki değerlemesi 4,65 milyar dolar olarak açıklanmıştı. Yatırımcılar arasında GV, Nvidia ve AMD Ventures bulunuyor. Şirketin başında, Salesforce’un eski baş bilim insanı Richard Socher yer alıyor.

Flint, yapay zekânın daha iyi yapay zekâ sistemleri geliştirmesi fikrini doğrudan sınayan sınırlı bir örnek sunuyor. Şimdilik süreç insanların denetlediği otomatik araştırma çalışmalarıyla sınırlı ve ortaya çıkan ürün dizüstü bilgisayarlarda çalışabilen bir kodlama modeli. Buna rağmen yerel yapay zekâ kullanımı, açık lisans ve geliştirme sürecindeki otomasyonun aynı üründe birleşmesi, Flint’i geliştiriciler için izlenmesi gereken bir model hâline getiriyor.