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flint-int4

RecursiveSI

MLX-format INT4 weights for Recursive Flint, primarily intended for local inference on Apple Silicon. Projections and experts use **group-64 affine INT4**; embeddings use INT8. The weights occupy approximately **22.6 GB**. Flint’s training data included publicly available and crawled web documents, text and code, commercially licensed data, and AI-generated synthetic data. Post-training included instruction tuning, reinforcement learning and human-preference data. See the base Flint model card for shared model and training information.

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flint-int4-gguf

RecursiveSI

**Q4_1 GGUF** weights for Recursive Flint, primarily intended for Apple Silicon using llama.cpp with Metal. The **26.0 GB** file includes weights, tokenizer, and chat template. See Flint’s model card for model details, benchmarks, chat conventions, and limitations. Follow llama.cpp’s Metal installation/build guide, using a release with Flint support, and put `llama-server` on your PATH. Use Metal GPU offload with `-ngl all`.

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flint-nvfp4-gguf

RecursiveSI

NVFP4 GGUF weights for Recursive Flint, primarily intended for NVIDIA GPUs using llama.cpp with CUDA. The **22.9 GB** file includes weights, tokenizer, and chat template. See Flint’s model card for model details, benchmarks, chat conventions, and limitations. Follow llama.cpp’s CUDA installation/build guide, using a release with Flint support, and put `llama-server` on your PATH. The runtime has been tested on NVIDIA B300, RTX PRO 6000 Blackwell, RTX Spark, and DGX Spark. We recommend at least **48 GB of GPU memory**, or unified memory on Spark.

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月間入力トークン 10 M月間出力トークン 2 M1 M = 100万トークン・米ドル
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収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。

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選び方とよくある質問

API料金はどう比較しますか？+

入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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