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Today, we release our first model, Flint-40B-A2B, a fast local coding model built with our automated research system. huggingface.co/RecursiveSI/f…
1. Strong performance. 54.9% on Terminal-Bench 2.1, 89.7% on SWE-bench Pro v2, and 74.2% on SWE-bench Verified.
2. It is trained from scratch (tokenizer->Pretrain->Midtrain->SFT->RL).
3. Fast in your local laptop. Up to 2x faster than comparable models: 125+ tokens/sec on a MacBook Pro, 150+ on RTX Spark.
4. We build the complete model training pipeline in 4 month!
Introducing Flint, @Recursive_SI’s first model: a fast local coding model built with our automated research system, the Eureka Machine.
• Best-in-class fast local coding
• Up to 2x faster than comparable models: 125+ tokens/sec on a MacBook Pro, 150+ on RTX Spark
• Built from scratch in under 4 months
Private, unmetered intelligence on your own machine. Open weights available now on @huggingface, run it locally on your favorite framework or try it for free on @opencode or @pidotdev.
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真有意思,我们的一个安全分析 Agent,走 gpt-6-astra,偶尔会触发 OpenAI 的 cybersecurity risk 风控,于是前两天我用 deepseek-flash 让其做优化工作,把安全敏感操作缓解下,就再没触发风控,分析质量也没下降。另外,实际上 deepseek-flash 在许多方面已经非常满足我的安全分析工作场景了…
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🚀 Introducing DeepInfer, our in-house inference framework, now fully open source!
Powering DeepSeek-V4.1-Flash at scale with high throughput and low latency. We’re sharing our production stack to help the community lower compute costs, reduce energy use, and make AI more affordable.
🔗 github.com/deepseek-ai/DeepI…
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120 tok/s is impressive!
We just shipped Splash 1.4.0!
Qwen3.8-Flash-Next on an M5 Pro (64GB): up to 120 tok/s decode and 1.3K tok/s prefill at 32K.
Over 30% faster prefill and decode than Strata. Up to 1M context, with bigger models fitting in less memory.
github.com/incoai/splash
If you’re building a agent
Always go the harness route first. Do not build a complicated 20 step workflow using a bunch of if else statements or langgraph
Use a harness as your agent eg. Claude code, codex, deep agents, glean etc
You’re just shooting urself in the foot off the bat
Trust me, prompting works surprisingly well
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我反复跟你们讲的一个价值10万刀的真理。
对于大多数不在大厂、不做核心Agent业务、对AI没信仰、不在AI startup、甚至他妈连写代码都不利索的人,
你们自己折腾langchain或者折腾input/output parser和MCP server去做一个垃圾agent,完全是在浪费时间。
对于你们这种人而言,最快且效果最好的方式:
1. 给claude code绑好银行卡;
2. 建一个temp folder临时文件夹,把所有关于任务相关的文档、表格、报表、图表、报告、sqlite、access数据库、pdf扫描件、数据、markdown、代码、图片、资料、指令、prompt、config等等一大堆东西,全放在里面;
3. 写一个nodejs/bunjs/python脚本,从terminal里调用claude code headless模式,讲好所有的指令和文件夹,默认开启所有权限,成功了存储在一个json file里,失败了也在json里更新状态;
4. 配置好claude code的authentication和MCP,等着让claude code自己agentically解决掉整个问题,汇报结果,充好钱,给我等;
5. 等process结束后,读取json body,进行下一步。
相信我,
这是绝大多数不在大厂、不做核心Agent业务、对AI没信仰、不在AI startup、甚至连他妈代码都写不利索的人,
这辈子能设计出来的最简单、最强大、最可靠、最皮实、最好用、最省事儿、最方便、最稳定、最可维护、最容易理解、最省钱、最省时间的宇宙级通用AI agent。
如果你能做出比claude code喂狗屎和手工function calling更好的设计,以及更精确的context management,或者你有你自己的LLM省钱妙招,比claude code更会节约cached input,或者你完全懂你在做什么事情——你不用听我这条建议,可以直接划过去,
否则对于其他99.99%的人而言,按照这个帖子的方法去做,就可以99.99999%成功,
而且在你的能力范围内,你也根本设计不出来比上面这个方法更好的ai agent出来。
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想要免费体验类似 Grok Bot 的,可以在你的 Paseo 上安装 Bots 插件,本地运行的 Bots 系统, 支持多 Bot 协作,可以手机远程遥控,和 Bot 对话,Bot 还可以拉起 本地 Agent 干活,例如写代码。
比你用 Grok Bot 遥控本地 Agent 安全,而且原生使用。
只不过我觉得 Bot 这个东西拼的不是功能,而是体验。
Paseo Bots 毕竟只是个人维护的开源项目,功能上并不弱,依托本地环境,甚至更强大,但用户体验上很难和 Grok Bot 相比。
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I'm a newcomer to @poteto's plist; But it seems to me that there is some very significant wisdom encoded in there. I suspect you could teach a master class on the principles.
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Technical moats are mostly over at this point. If you’re building something that is meant to be durable, the only moats now are:
• Proprietary data
• Network effects
• A physical component
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我觉得大家遇到最多的问题会是:
旗舰大模型太贵了, 日常任务是不是能用 flash 模型跑?
但是又觉得 Flash 模型可能效果不好, 甚至用 FLash 模型写代码很忐忑, 担心写出屎山.
本期给大家带来7款Flash模型横评! 让你用着放心! 快来看看你正在用的FLash模型, 能抗住压力吗?
#flash模型 #ling31flash #deepseekflash #mimov26flash #蚂蚁百灵
New skill: lessons
Your agents keep repeating the same mistakes. Each night, /lessons reviews the commits merged that day and turns each mistake into a rule in LESSONS.md, with evidence and a "Seen N×" count. Once a lesson is seen on 3 separate days, it becomes part of your code standards.
Ships with 31 starter lessons and acceptance criteria, e.g. "a check that wasn't run is listed as not run".
Inspired by @yetone's magpie, a repo maintained by agents.
npx skills add OpenSWE/lessons
github.com/OpenSWE/lessons
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Replying to @felixrieseberg
Waveshare ESP32-S3-Touch-AMOLED-1.8
here is the firmrepo for it github.com/vthinkxie/claude-…
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现在不管是想做什么东西,总是要先把 N 家 Agent 各自的 Session 格式研究一遍,解析一波
我们可能需要一个专门只用来读取会话的库
这就是:汇话(Huihua),尽可能保留原始数据与差异,让上层决定使用方式
感谢开源社区提供了大量的分析以及思路参考
github.com/wibus-wee/huihua
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很多人分不清 Agent 和 Bot 到底有啥区别,我让你一听就懂。
普通 Agent 是临时叫来的外包师傅。
每次上门,你得从头讲一遍家里的情况、工具在哪、哪些东西不能碰。活干完他走了,这次学到的东西也一起消失;下次来的是另一个陌生的临时工,你还得再讲一遍。
Bot 是你招进来的全职员工。
入职当天就配好了工位、工牌、钥匙、权限和岗位职责,被创造出来那一刻就带着自己的使命。之后每次找他,他只处理当天这件事;散会只结束这次对话,他的人、他的职责、他对你越来越深的了解都还在。
每次在 Bot 上开一个 Session,相当于员工早上来上班。下班只是离开办公室,不是离职。
所以 Bot 不是更聪明的 Session,是另一种东西:长期执行同类任务,而且一次次下来会积累记忆和技能,能进化。




















