Reflection AI prezentuje Beam, swój pierwszy model z otwartymi wagami
Model Mixture-of-Experts z 501B parametrów, z czego 23B jest aktywnych; przeznaczony do programowania, rozumowania i zadań agentowych.
Reflection AI, nowojorskie laboratorium założone przez byłych badaczy Google DeepMind Misha Laskin i Ioannis Antonoglou, ogłosiło Beam 5 października 2026 roku. To pierwszy model frontierowy firmy i pierwszy z planowanej serii.
Beam to rzadki model Mixture-of-Experts z 501 miliardami parametrów, z czego około 23 miliardy są aktywne dla każdego tokenu. Model wstępnie wytrenowano na 23.8 biliona tokenów, a następnie poddano temu, co Reflection określa jako jeden z największych procesów uczenia przez wzmacnianie przeprowadzonych przez jakiekolwiek laboratorium udostępniające otwarte modele.
Reflection twierdzi, że Beam dorównuje GLM 5.2 i zbliża się do Qwen 3.8 Max w zadaniach programistycznych i agentowych, choć Kimi K3 nadal ma przewagę pod względem surowych możliwości. Głównym atutem modelu ma być wydajność: wyniki rozumowania porównywalne z GLM 5.2 przy trzy- do czterokrotnie mniejszych kosztach obliczeniowych wnioskowania.
Model przechodzi końcowe testy red-team. Wczesny dostęp jest dostępny przez listę oczekujących, a Reflection zapowiada udostępnienie wag, raportu technicznego i karty modelu na licencji Apache 2.0 jeszcze w październiku.
Najważniejsze informacje
Beam to poważna amerykańska propozycja w rywalizacji modeli z otwartymi wagami, ale na razie mogą go wypróbować tylko osoby z listy oczekujących.