Reflection AI · anunciado em 5 de outubro de 2026
Beam: um modelo de pesos abertos criado para fazer mais com menos computação
Beam é o primeiro modelo de pesos abertos da Reflection AI: um Mixture-of-Experts com 501 bilhões de parâmetros que ativa apenas 23 bilhões de parâmetros por token. Ele foi desenvolvido para programação, raciocínio e tarefas com agentes, e a Reflection afirma que ele iguala o GLM 5.2 em raciocínio complexo usando de três a quatro vezes menos computação na inferência.
Status do lançamento hoje
Beam foi anunciado com uma lista de espera. Veja o que você pode e não pode fazer com ele agora.
API beta (lista de espera)
Endpoint Chat Completions compatível com OpenAI para usuários selecionados com acesso antecipado.
Pesos abertos no Hugging Face
Prometidos sob Apache 2.0 para algum momento de October 2026. Ainda não há repositório público.
OpenRouter
Ainda não está no catálogo do OpenRouter.
Ollama / LM Studio
Indisponível. Mesmo os pesos quantizados em 4 bits precisariam de cerca de 250 GB de memória, então o uso local ficará restrito a estações de trabalho de grande porte.
Em um minuto
O que é Beam e por que o chamam de “DeepSeek do Ocidente”
Reflection AI é um laboratório de Nova York fundado em 2024 por dois ex-pesquisadores do Google DeepMind, Misha Laskin e Ioannis Antonoglou. Beam é seu primeiro modelo de fronteira e o primeiro de uma série planejada.
A proposta é eficiência. Beam é um Mixture-of-Experts esparso: dos seus 501 bilhões de parâmetros, apenas cerca de 23 bilhões trabalham em cada token. Isso mantém os custos de execução mais próximos dos de um modelo de médio porte, enquanto aproveita o conhecimento de um modelo muito grande.
Ele tem “pesos abertos”: a Reflection afirma que publicará os pesos sob a licença Apache 2.0 mais tarde, em outubro de 2026, para que qualquer pessoa possa baixá-lo, executá-lo, ajustá-lo e implantá-lo em seu próprio hardware. Até lá, o acesso é feito por uma API beta com lista de espera.
Investidores e imprensa apresentaram Beam como uma resposta americana aos fortes modelos abertos de laboratórios chineses como DeepSeek, Alibaba (Qwen), Z.ai (GLM) e Moonshot AI (Kimi). A própria Reflection é cautelosa: seus gráficos mostram que Kimi K3 ainda está à frente em capacidade bruta.
Benchmarks
Como Beam se sai em comparação com os modelos abertos mais fortes
Resultados selecionados do anúncio da Reflection. As barras comparam Beam com GLM 5.2 e Kimi K3 nos casos em que esses resultados foram divulgados.
SWE-Bench Pro v1
Terminal-Bench v2.1
τ³ banking
MCP Atlas
GPQA Diamond
Humanity's Last Exam (no tools)
Pontuações informadas pelo fornecedor. Ainda não verificadas de forma independente.
Todos os 21 benchmarksA alegação de eficiência
3–4× menos computação na inferência que GLM 5.2 em raciocínio complexo
A Reflection estima a computação como 2 × parâmetros ativos × tokens gerados. Com 23B de parâmetros ativos e uma penalidade por comprimento incorporada ao treinamento por aprendizado por reforço, Beam usa menos FLOPs por resposta do que modelos abertos maiores. Esta é uma estimativa da própria empresa, baseada em dados da Artificial Analysis e da DataCurve; ela exclui o prefill do prompt e a sobrecarga de execução e não foi reproduzida de forma independente.
- 23B parâmetros ativos por token
- Esforço de raciocínio ajustável
- Treinado para evitar tokens de raciocínio desnecessários
Confronto direto
Beam em comparação
Páginas lado a lado com todos os benchmarks reportados por ambos os modelos, além de tamanho, licença e disponibilidade.
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
Mais recentes
Notícias sobre Beam
Reflection atualiza a tabela de benchmarks do Beam
Uma nota de October 8 na publicação de lançamento diz que os resultados do Beam foram revisados.
Beam ainda não está no OpenRouter, Ollama ou Hugging Face
A distribuição é limitada até que os pesos sejam lançados.
Por que Reflection é chamada de “DeepSeek do Ocidente”
O apelido surgiu antes do Beam, e a cobertura do lançamento voltou a mencioná-lo.
Respostas rápidas
Perguntas frequentes
O que é o Reflection Beam?
Beam é um modelo de linguagem de grande porte da Reflection AI, anunciado em 5 de outubro de 2026. É um modelo esparso de mistura de especialistas, com 501 bilhões de parâmetros no total e 23 bilhões ativos por token, desenvolvido para programação, raciocínio e tarefas com agentes. É o primeiro modelo de pesos abertos da Reflection.
Quem cria o Beam?
A Reflection AI, um laboratório de Nova York fundado em 2024 por Misha Laskin (CEO) e Ioannis Antonoglou, ambos ex-pesquisadores do Google DeepMind. Entre seus investidores estão Nvidia, Sequoia e Citigroup.
O Beam é open source?
Beam tem pesos abertos. A Reflection afirma que lançará os pesos sob a licença Apache 2.0, que permite uso comercial, modificação e redistribuição. Os dados de treinamento não são abertos: parte deles vem de conjuntos de dados proprietários licenciados.
Quando os pesos do Beam serão lançados?
A Reflection diz que será “ainda este mês”, ou seja, em outubro de 2026, junto com um relatório técnico, um cartão do modelo e ferramentas para executar, avaliar e ajustar o modelo. Nenhuma data exata foi informada. Nosso rastreador de lançamentos mostra o status atual.
Como posso usar o Beam hoje?
Entre na lista de espera da API beta da Reflection. Usuários aprovados recebem um endpoint compatível com OpenAI em https://api.reflection.ai/openai/v1, com o ID do modelo Beam-501B-A23B. Quando os pesos forem lançados, você também poderá executá-lo por conta própria ou por meio de provedores de hospedagem.