Reflection AI · annunciato il 5 ottobre 2026
Beam: un modello a pesi aperti progettato per fare di più con meno risorse di calcolo
Beam è il primo modello a pesi aperti di Reflection AI: un Mixture-of-Experts da 501 miliardi di parametri, di cui solo 23 miliardi vengono attivati per token. È pensato per programmazione, ragionamento e attività basate su agenti. Reflection afferma che, nel ragionamento complesso, raggiunge prestazioni pari a GLM 5.2 usando da tre a quattro volte meno risorse di calcolo in inferenza.
Stato attuale del rilascio
Beam è stato annunciato insieme a una lista d’attesa. Ecco cosa puoi e non puoi fare con il modello al momento.
Beta API (lista d’attesa)
Endpoint Chat Completions compatibile con OpenAI, disponibile per alcuni utenti con accesso anticipato.
Pesi aperti su Hugging Face
Promessi con licenza Apache 2.0 più avanti a ottobre 2026. Non è ancora disponibile alcun repository pubblico.
OpenRouter
Non ancora presente nel catalogo OpenRouter.
Ollama / LM Studio
Non disponibile. Anche i pesi a 4 bit richiederebbero circa 250 GB di memoria, quindi l'uso locale sarà limitato alle workstation di fascia alta.
In un minuto
Cos’è Beam e perché lo chiamano il «DeepSeek dell’Occidente»
Reflection AI è un laboratorio di New York fondato nel 2024 da due ex ricercatori di Google DeepMind, Misha Laskin e Ioannis Antonoglou. Beam è il suo primo modello di frontiera e il primo di una serie in programma.
La scommessa è sull’efficienza. Beam è un Mixture-of-Experts sparso: dei suoi 501 miliardi di parametri, solo circa 23 miliardi lavorano a ogni token. Questo mantiene i costi di erogazione più vicini a quelli di un modello di medie dimensioni, pur attingendo alle conoscenze di un modello molto grande.
È un modello «a pesi aperti»: Reflection afferma che pubblicherà i pesi con licenza Apache 2.0 più avanti, nell’ottobre 2026, così chiunque potrà scaricarlo, eseguirlo, perfezionarlo e distribuirlo sul proprio hardware. Fino ad allora, l’accesso è tramite un’API beta con lista d’attesa.
Investitori e stampa hanno presentato Beam come la risposta americana ai potenti modelli aperti dei laboratori cinesi, come DeepSeek, Alibaba (Qwen), Z.ai (GLM) e Moonshot AI (Kimi). Reflection è più prudente: i suoi stessi grafici mostrano che Kimi K3 è ancora in vantaggio per capacità pura.
Benchmark
I punteggi di Beam a confronto con i modelli aperti più potenti
Risultati selezionati dall’annuncio di Reflection. Le barre confrontano Beam con GLM 5.2 e Kimi K3, laddove sono stati riportati i relativi punteggi.
SWE-Bench Pro v1
Terminal-Bench v2.1
τ³ banking
MCP Atlas
GPQA Diamond
Humanity's Last Exam (no tools)
Punteggi dichiarati dal fornitore. Non ancora verificati in modo indipendente.
Tutti i 21 benchmarkLa promessa di efficienza
Da 3 a 4 volte meno risorse di calcolo in inferenza rispetto a GLM 5.2 nel ragionamento complesso
Reflection stima le risorse di calcolo come 2 × parametri attivi × token generati. Con 23B di parametri attivi e una penalità per la lunghezza integrata nell’addestramento tramite reinforcement learning, Beam richiede meno FLOP per risposta rispetto ai modelli aperti più grandi. È una stima dell’azienda, basata sui dati di Artificial Analysis e DataCurve; non include il prefill del prompt né l’overhead di erogazione e non è stata verificata in modo indipendente.
- 23B parametri attivi per token
- Livello di ragionamento regolabile
- Addestrato per evitare token di ragionamento non necessari
Confronto diretto
Beam a confronto
Pagine affiancate con tutti i benchmark riportati da entrambi i modelli, oltre a dimensioni, licenza e disponibilità.
Z.ai (Zhipu AI)
Beam vs GLM 5.2
Moonshot AI
Beam vs Kimi K3
Alibaba (Qwen)
Beam vs Qwen 3.8 Max
DeepSeek
Beam vs DeepSeek V4.1 Flash
Z.ai (Zhipu AI)
Beam vs GLM 5.3
NVIDIA
Beam vs Nemotron 3 Ultra
Thinking Machines Lab
Beam vs Inkling
Ultime
Notizie su Beam
Reflection aggiorna la tabella dei benchmark di Beam
Una nota dell'October 8 nel post di lancio afferma che i risultati di Beam sono stati rivisti.
Beam non è ancora su OpenRouter, Ollama o Hugging Face
La distribuzione è limitata finché i pesi non vengono rilasciati.
Perché Reflection viene definita la «DeepSeek dell'Occidente»
Il soprannome precede Beam, ma è tornato a circolare nelle notizie sul lancio.
Risposte rapide
Domande frequenti
Che cos’è Reflection Beam?
Beam è un modello linguistico di grandi dimensioni di Reflection AI, annunciato il October 5, 2026. È un modello Mixture-of-Experts sparso con 501 miliardi di parametri totali e 23 miliardi attivi per token, progettato per la programmazione, il ragionamento e le attività basate su agenti. È il primo modello a pesi aperti di Reflection.
Chi crea Beam?
Reflection AI, un laboratorio di New York fondato nel 2024 da Misha Laskin (CEO) e Ioannis Antonoglou, entrambi ex ricercatori di Google DeepMind. Tra i suoi investitori figurano Nvidia, Sequoia e Citigroup.
Beam è open source?
Beam è un modello a pesi aperti. Reflection afferma che pubblicherà i pesi con licenza Apache 2.0, che consente l’uso commerciale, la modifica e la ridistribuzione. I dati di addestramento non sono aperti: una parte proviene da set di dati proprietari concessi in licenza.
Quando saranno pubblicati i pesi di Beam?
Reflection afferma che saranno pubblicati «più avanti questo mese», ovvero October 2026, insieme a un rapporto tecnico, una scheda del modello e strumenti per eseguirlo, valutarlo e perfezionarne l’addestramento. Non è stata comunicata una data esatta. Il nostro tracker dei rilasci mostra lo stato attuale.
Come posso usare Beam oggi?
Iscriviti alla lista d’attesa per la beta dell’API di Reflection. Gli utenti approvati ottengono un endpoint compatibile con OpenAI all’indirizzo https://api.reflection.ai/openai/v1 con l’ID del modello Beam-501B-A23B. Una volta pubblicati i pesi, potrai anche eseguirlo in autonomia o tramite provider di hosting.