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flint-GGUF

新上架第 1 版 · 更新于

概览

用 Unsloth 的 GGUF 文件运行 Flint,这是面向编程智能体的 39.8B 混合专家模型,每个词元只用约 2.5B 参数。适合在本地运行编程智能体的开发者。

flint-GGUF 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • 用来运行下载命令的 Python 和 pip
  • 足够放下文件的内存,因为按 Hugging Face 的估算,4 位权重约 19.9 GB
  • 一个支持 GGUF 的运行器,或 Unsloth 的 Flint 运行指南
用在
  • 能打开 GGUF 文件的本地运行器
  • Unsloth Desktop,卡片展示了它带思考控制的界面
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,用来下载文件
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/flint-GGUF

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

flint-GGUF 收录了 Flint 的 Unsloth GGUF 版本,Flint 是 Recursive 为编程智能体打造的语言模型。它总共有 398 亿参数,每个词元约有 25 亿处于激活状态。

Flint 用来探索代码库、修复缺陷、添加功能和编写测试。它读写文字,会推理,并支持多轮工具使用。

适合谁

适合想在自己机器上运行编程智能体模型的开发者,也适合在软件工程任务上比较本地模型的团队。

IndustryWho uses itHow they use itExample
软件使用编程智能体的开发者在智能体背后运行本地模型让它修复仓库里的一个缺陷
工程团队维护大型代码库的团队让智能体写测试为新功能生成测试
研究比较编程模型的人在软件工程任务上给它打分与其他本地模型对比

如果你需要图像或音频输入,可以跳过它,因为 Flint 输入输出的都是文字。

用在哪里

  • 能打开 GGUF 文件的本地运行器
  • Unsloth Desktop,卡片展示了它带思考控制的界面
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,用来下载文件
Use caseWhoWhat they get back
修复缺陷开发者模型调查代码库后提出的代码改动
功能开发智能体构建者经过多轮工具使用得到的实现
编写测试维护者为现有代码写的新测试

如何设置

  • 用来运行下载命令的 Python 和 pip
  • 足够放下文件的内存,因为按 Hugging Face 的估算,4 位权重约 19.9 GB
  • 一个支持 GGUF 的运行器,或 Unsloth 的 Flint 运行指南
  1. 安装 Hugging Face 工具。
  2. 从这个仓库下载 GGUF 文件。
  3. 在你的运行器里打开它们,照 Unsloth 的 Flint 指南操作。
pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/flint-GGUF

如何使用

在运行器里加载文件,并把智能体或聊天连到它上面。作者做评测时用的是 temperature 1.0、top-p 0.95 和 top-k 20。

PropertyFlint
总参数39.8B
每个词元激活约 2.5B
层数共 49 层,前 2 层稠密,其余 47 层是混合专家
注意力35 层只看局部窗口,14 层关注完整上下文
专家256 个路由专家,每个词元选 6 个,另有一个始终开启的共享专家
上下文文档记载的设置是 262,144 词元

示例

你把编程智能体指向一个有失败测试的仓库,请它找到并修复缺陷。模型会在多轮里调查代码、调用工具并提出修复。

新手与专家

如果你刚接触编程智能体,先加载文件,问一个简单的编程问题。基本聊天能用之后,再换到智能体设置。

如果你熟悉这个领域,它是只有解码器的混合专家 Transformer,大多数层使用滑动窗口注意力。每个 MoE 层把词元路由到 256 个专家中的 6 个,还会运行一个共享专家。

  1. 下载 GGUF 文件
  2. 在本地运行器里打开
  3. 连接编程智能体
  4. 模型调查、修改并测试

注意事项

  • 分数是作者测的,Terminal-Bench 用 Terminus 2,SWE-bench 用 mini-swe-agent
  • 他们的 Terminal-Bench 分数把通过网络检索得到的解法算作失败
  • 原仓库放的是 BF16 检查点,量化版本另外准备
  • Hugging Face 列出了别人做的 1 个量化版本和 1 个微调版本
作者的发布评测得分
Terminal-Bench 2.154.9%
SWE-bench Pro v289.7%
SWE-bench Verified74.2%
  • License: Apache 2.0
  • Cost to run: 没有提到
  • Data it reaches: 你下载的文件,以及你给它的代码和提示词
  • Not for: 文字以外的输入

README 和文件

README

flint-GGUF

用 Unsloth 的 GGUF 文件运行 Flint,这是面向编程智能体的 39.8B 混合专家模型,每个词元只用约 2.5B 参数。适合在本地运行编程智能体的开发者。

由 unsloth 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的,模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:flint-GGUF 收录了 Flint 的 Unsloth GGUF 版本,Flint 是 Recursive 为编程智能体打造的语言模型。它总共有 398 亿参数,每个词元约有 25 亿处于激活状态。

Flint 用来探索代码库、修复缺陷、添加功能和编写测试。它读写文字,会推理,并支持多轮工具使用。

适合谁:适合想在自己机器上运行编程智能体模型的开发者,也适合在软件工程任务上比较本地模型的团队。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
软件 | 使用编程智能体的开发者 | 在智能体背后运行本地模型 | 让它修复仓库里的一个缺陷
工程团队 | 维护大型代码库的团队 | 让智能体写测试 | 为新功能生成测试
研究 | 比较编程模型的人 | 在软件工程任务上给它打分 | 与其他本地模型对比

如果你需要图像或音频输入,可以跳过它,因为 Flint 输入输出的都是文字。

用在哪里:

  • 能打开 GGUF 文件的本地运行器
  • Unsloth Desktop,卡片展示了它带思考控制的界面
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,用来下载文件
Use case | Who | What they get back
修复缺陷 | 开发者 | 模型调查代码库后提出的代码改动
功能开发 | 智能体构建者 | 经过多轮工具使用得到的实现
编写测试 | 维护者 | 为现有代码写的新测试

如何设置:

  • 用来运行下载命令的 Python 和 pip
  • 足够放下文件的内存,因为按 Hugging Face 的估算,4 位权重约 19.9 GB
  • 一个支持 GGUF 的运行器,或 Unsloth 的 Flint 运行指南
  1. 安装 Hugging Face 工具。
  2. 从这个仓库下载 GGUF 文件。
  3. 在你的运行器里打开它们,照 Unsloth 的 Flint 指南操作。
pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/flint-GGUF

如何使用:在运行器里加载文件,并把智能体或聊天连到它上面。作者做评测时用的是 temperature 1.0、top-p 0.95 和 top-k 20。

Property | Flint
总参数 | 39.8B
每个词元激活 | 约 2.5B
层数 | 共 49 层,前 2 层稠密,其余 47 层是混合专家
注意力 | 35 层只看局部窗口,14 层关注完整上下文
专家 | 256 个路由专家,每个词元选 6 个,另有一个始终开启的共享专家
上下文 | 文档记载的设置是 262,144 词元

示例:你把编程智能体指向一个有失败测试的仓库,请它找到并修复缺陷。模型会在多轮里调查代码、调用工具并提出修复。

新手与专家:如果你刚接触编程智能体,先加载文件,问一个简单的编程问题。基本聊天能用之后,再换到智能体设置。

如果你熟悉这个领域,它是只有解码器的混合专家 Transformer,大多数层使用滑动窗口注意力。每个 MoE 层把词元路由到 256 个专家中的 6 个,还会运行一个共享专家。

下载 GGUF 文件
在本地运行器里打开
连接编程智能体
模型调查、修改并测试

注意事项:

  • 分数是作者测的,Terminal-Bench 用 Terminus 2,SWE-bench 用 mini-swe-agent
  • 他们的 Terminal-Bench 分数把通过网络检索得到的解法算作失败
  • 原仓库放的是 BF16 检查点,量化版本另外准备
  • Hugging Face 列出了别人做的 1 个量化版本和 1 个微调版本
Title: 作者的发布评测得分
Terminal-Bench 2.1: 54.9 %
SWE-bench Pro v2: 89.7 %
SWE-bench Verified: 74.2 %
  • License: Apache 2.0
  • Cost to run: 没有提到
  • Data it reaches: 你下载的文件,以及你给它的代码和提示词
  • Not for: 文字以外的输入

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 任务:text generation
  • 参数量:39.8B
  • Weights: about 19.9 GB at 4-bit (estimate)
  • Formats: GGUF
  • 最近 30 天下载:325,104
  • 点赞:376
  • 许可证:apache-2.0
  • 基于:RecursiveSI/flint
  • Quantized versions: 1
  • Fine-tunes: 1
  • 标签:gguf, flint, unsloth, text-generation, imatrix, conversational

链接

  • 模型:https://huggingface.co/unsloth/flint-GGUF
  • 文件:https://huggingface.co/unsloth/flint-GGUF/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:

pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/flint-GGUF

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  5 KB

1 个文件,共 5 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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数据为 Mindket 在 2026-11-12 至 2026-11-13 期间读取的数值。

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大家怎么说

Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论,来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的,也未经核实,点开即可在原帖处阅读。

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