Reflection AI onthult Beam, zijn eerste model met open gewichten
Een Mixture-of-Experts-model met 501B parameters, waarvan 23B actief, gericht op programmeren, redeneren en agents.
Reflection AI, het lab in New York dat is opgericht door voormalige onderzoekers van Google DeepMind, Misha Laskin en Ioannis Antonoglou, kondigde Beam aan op October 5, 2026. Het is het eerste frontiermodel van het bedrijf en het eerste in een geplande reeks.
Beam is een sparse Mixture-of-Experts-model met 501 miljard parameters, waarvan er voor elk token ongeveer 23 miljard actief zijn. Het model is vooraf getraind op 23,8 biljoen tokens en vervolgens onderworpen aan wat Reflection een van de grootste reinforcement-learningruns van een open lab noemt.
Reflection zegt dat Beam kan concurreren met GLM 5.2 en Qwen 3.8 Max benadert bij programmeer- en agenttaken, terwijl Kimi K3 vooralsnog betere ruwe prestaties levert. De belangrijkste claim betreft efficiëntie: vergelijkbare redeneerscores als GLM 5.2 met drie tot vier keer minder inference-compute.
Het model bevindt zich in de laatste fase van red-teaming. Vroege toegang is mogelijk via een wachtlijst. Reflection belooft de gewichten, een technisch rapport en een modelkaart onder de Apache 2.0-licentie later in oktober uit te brengen.
Conclusie
Beam is een serieuze Amerikaanse speler in de race om modellen met open gewichten, maar voorlopig kunnen alleen gebruikers op de wachtlijst het uitproberen.