Pertanyaan tentang Beam, terjawab

Beam adalah model bahasa besar dari Reflection AI, diumumkan pada October 5, 2026. Model Mixture-of-Experts yang jarang aktif ini memiliki total 501 miliar parameter dan 23 miliar parameter aktif per token, serta dirancang untuk pemrograman, penalaran, dan pekerjaan berbasis agen. Ini adalah model bobot terbuka pertama Reflection.

Reflection AI, sebuah lab di New York yang didirikan pada 2024 oleh Misha Laskin (CEO) dan Ioannis Antonoglou, keduanya mantan peneliti Google DeepMind. Investor perusahaan ini mencakup Nvidia, Sequoia, dan Citigroup.

Beam memiliki bobot terbuka. Reflection menyatakan akan merilis bobotnya dengan lisensi Apache 2.0, yang mengizinkan penggunaan komersial, modifikasi, dan redistribusi. Data pelatihannya tidak terbuka: sebagian berasal dari kumpulan data berlisensi eksklusif.

Reflection menyatakan “later this month”, yang berarti October 2026, beserta laporan teknis, kartu model, dan alat untuk menjalankan, mengevaluasi, serta melakukan fine-tuning. Belum ada tanggal pasti. Pelacak rilis kami menunjukkan status terkini.

Bergabunglah dengan daftar tunggu untuk API beta Reflection. Pengguna yang disetujui akan mendapat endpoint yang kompatibel dengan OpenAI di https://api.reflection.ai/openai/v1 dengan ID model Beam-501B-A23B. Setelah bobotnya dirilis, Anda juga bisa menjalankannya sendiri atau melalui penyedia hosting.

Bobotnya dapat diunduh dan digunakan secara gratis dengan lisensi Apache 2.0. Namun, menjalankan model 501B tidak gratis: Anda perlu membayar GPU atau penyedia hosting. Reflection belum mengumumkan harga API-nya.

Belum ada persyaratan resmi. Menurut perkiraan kami, bobotnya saja membutuhkan sekitar 1 TB dalam BF16, sekitar 500 GB dalam FP8, dan sekitar 250 GB pada 4-bit, ditambah memori untuk cache KV. Artinya, Anda memerlukan server dengan beberapa GPU; model ini tidak akan berjalan di laptop biasa atau satu GPU konsumen.

Tidak pada sebagian besar angka yang dipublikasikan. Dibandingkan DeepSeek V4.1 Flash, Beam unggul pada CritPt dan indeks AA Omniscience, tetapi tertinggal pada tujuh benchmark lain yang sama-sama dilaporkan, termasuk Terminal-Bench, DeepSWE, HLE, dan AutomationBench. Keunggulan yang ditawarkan Reflection adalah efisiensi dan model terbuka berbasis di AS, bukan kemenangan telak di semua benchmark.

Tidak. Tabel Reflection sendiri menunjukkan Kimi K3 unggul pada 13 dari 14 benchmark yang dilaporkan oleh kedua model, sementara Beam hanya unggul pada τ³ banking (38.0 vs 37.1). Reflection menyebut efisiensi inferensi sebagai keunggulan Beam dibandingkan model seperti Kimi K3.

Rekayasa perangkat lunak dan pemrograman berbasis agen. Skornya 80.9 pada SWE-Bench Verified, 78.0 pada SWE-Bench Multilingual, dan 80.1 pada Terminal-Bench v2.1. Model ini juga dapat menggunakan alat, menjelajah web, dan memanggil layanan lain dalam tugas panjang yang terdiri dari banyak langkah.

Tidak. Beam hanya mendukung teks. Beam hanya dapat menangani jenis data lain jika data tersebut diubah menjadi teks, misalnya melalui OCR.

API beta mencantumkan 256K token dengan hingga 128K token keluaran, dan Reflection mencatat bahwa angka ini dapat berubah selama masa beta. Pengumumannya menyebutkan bahwa midtraining memperluas konteks efektif hingga 1 juta token.

The Wall Street Journal melaporkan pada Maret 2026 bahwa beberapa investor menggunakan ungkapan tersebut. Seperti DeepSeek, Reflection berfokus pada model yang efisien dan dirilis secara terbuka; tidak seperti DeepSeek, Reflection adalah perusahaan AS, yang penting bagi pembeli yang memilih untuk tidak bergantung pada model dari China.

Belum, menurut tanggal yang tertera di bagian atas pelacak rilis kami. Reflection berencana meluncurkan bobot terbuka bersama mitra distribusi dan integrasi dengan pustaka sumber terbuka.

Tidak. ReflectionBeam adalah panduan independen. Kami tidak berafiliasi dengan Reflection AI. Kami menyertakan tautan ke sumber resmi untuk setiap angka yang kami publikasikan.