Reflection AI presenta Beam, su primer modelo de pesos abiertos
Un modelo de mezcla de expertos de 501B parámetros, con 23B activos, orientado a la programación, el razonamiento y los agentes.
Reflection AI, el laboratorio de Nueva York fundado por los antiguos investigadores de Google DeepMind Misha Laskin e Ioannis Antonoglou, anunció Beam el 5 de octubre de 2026. Es el primer modelo de frontera de la empresa y el primero de una serie prevista.
Beam es un modelo disperso de mezcla de expertos con 501 mil millones de parámetros, de los cuales unos 23 mil millones están activos para cada token. Se preentrenó con 23.8 billones de tokens y después se sometió a lo que Reflection describe como una de las mayores ejecuciones de aprendizaje por refuerzo realizadas por un laboratorio abierto.
Reflection afirma que Beam es competitivo con GLM 5.2 y se acerca a Qwen 3.8 Max en tareas de programación y de agentes, mientras que Kimi K3 sigue por delante en capacidad bruta. Su principal argumento es la eficiencia: puntuaciones de razonamiento comparables a las de GLM 5.2 con entre tres y cuatro veces menos cómputo de inferencia.
El modelo está en la fase final de pruebas de seguridad externas. El acceso anticipado se ofrece mediante una lista de espera, y Reflection promete publicar los pesos, un informe técnico y una ficha del modelo con licencia Apache 2.0 más adelante, en octubre.
Conclusión
Beam es una apuesta estadounidense seria en la carrera de los modelos de pesos abiertos, pero por ahora solo los usuarios en lista de espera pueden probarlo.