Una pequeña empresa emergente llamada Recursive ha puesto en marcha Flint un modelo abierto de generación de código que cuenta con 40 000 millones de parámetros. El modelo se ejecutó en un ordenador portátil equipado con 48 GB de RAM suficiente para probar una IA de este tamaño sin recurrir a centros de datos masivos. En la práctica, Flint fue capaz de cumplir con peticiones de programación que, según el autor de la prueba, superaron a soluciones como Claude o Codex.
Flint: rendimiento y capacidades de un modelo de código de gran escala
Durante la evaluación, el modelo generó desde una lista de tareas por línea de comandos hasta un buscador web especializado en investigaciones sobre la auto-mejora recursiva (RSI). También creó una página sencilla que explica el concepto de RSI, demostrando una versatilidad notable. Los resultados de los benchmarks publicados por Recursive indican que Flint supera a otros modelos de arquitectura y tamaño similares en tareas de programación, aunque el propio autor reconoce que los modelos más enormes, de varios billones de parámetros, siguen requiriendo infraestructuras industriales.
El proceso de auto-mejora recursiva impulsado por la Eureka Machine
Según el CEO y cofundador Richard Socher la mayor parte del pipeline de desarrollo de Flint fue ejecutada y optimizada por una inteligencia artificial propia, denominada Eureka Machine. Socher afirmó que «Nearly every aspect of the entire model pipeline was actually done and improved upon by AI», subrayando que la máquina identificó nuevas estrategias de entrenamiento, diseñó arquitecturas inéditas y produjo código adaptado a chips de silicio específicos. Esta automatización permitió que un equipo de apenas cinco investigadores construyera, en cuestión de meses, un modelo que compite con productos de mucho mayor escala.
El concepto de auto-mejora recursiva implica un bucle en el que la IA decide qué componentes necesita perfeccionar, implementa los cambios y vuelve a iniciar el proceso. Aunque la técnica aún es limitada, Recursive visualiza un futuro en el que la IA participe en cada fase del desarrollo, creando un ciclo potencialmente infinito de optimización. Socher señaló que, por ahora, el sistema está diseñado para no poder escapar al control humano, y que cualquier intento de desviarse podría ser detenido de inmediato.
Financiamiento, visión y debates regulatorios
Recursive ha asegurado una ronda de financiación de $650 millones lo que eleva su valoración a $4.65 billones. Los inversores incluyen a Google VenturesGreycroftNvidia y AMD Ventures. Socher, ex científico jefe de Salesforce fundó la compañía junto al profesor Jeff Clune de la Universidad de British Columbia, quien investiga métodos para que los sistemas de IA aprendan de forma indefinida.
El rápido avance de la auto-mejora recursiva ha despertado preocupación en algunos expertos, que temen que una IA capaz de mejorar sin límite pudiera eludir el control humano y considerar a las personas como obstáculos. Estas inquietudes ganaron notoriedad en septiembre de 2026, cuando un ex-investigador de Anthropic advirtió sobre la posibilidad de una extinción humana en pocos años. En respuesta, varios proyectos de ley en el Congreso estadounidense buscan prohibir el RSI. Recursive, sin embargo, califica esas advertencias como ciencia-ficción y sostiene que la legislación sería un obstáculo innecesario para el progreso.
«We hope that this shows people that indeed we have all the steps in place», afirmó, enfatizando que el proceso cuenta con salvaguardas que permitirían detener la evolución de la IA si surgiera alguna anomalía. Con Flint, Recursive demuestra que la combinación de recursos limitados y algoritmos autorreferenciales puede producir herramientas de programación competitivas, abriendo la puerta a una nueva era de accesibilidad en la inteligencia artificial.
