开源推理引擎 Kapitsa 的贡献者发帖称，该项目（版本 0.2.7）已支持 Recursive 新发布的 Flint 模型：Kapitsa 使用自研 Metal kernel，针对 M1 到 M6 的苹果芯片逐芯片、逐模型优化，而 Recursive 宣称 Flint 面向 32GB 以上 Mac 的编码场景，性能超过 Qwen 的 35B 稀疏 MoE 并接近 Qwen 27B 稠密模型。在一台 48GB 的 MacBook Pro M4 Pro 上，该作者自测短上下文解码为 127.9 tok/s，rec 0.1.0 为 126.6 tok/s，llama.cpp b11804 为 79.6 tok/s；Kapitsa 相对 rec 的解码优势从 8K 上下文的 1.06 倍扩大到 128K 的 1.30 倍。作者说明只测了一台 Mac、尚未在 M5 上运行 Flint、M5 及以上机型的 prefill 尚未优化；用 8 张 H200 为 Flint Q4 训练的 KFlash 树形草稿模型（内部称解码提速 1.4 倍且无精度损失）将于周一发布，使用需 32GB 以上 Mac 和 22.6GB 下载。