Beam hakkında sorular ve yanıtları

Beam, Reflection AI tarafından 5 Ekim 2026'da duyurulan büyük bir dil modelidir. Toplam 501 milyar ve token başına etkin 23 milyar parametreye sahip seyrek bir Uzman Karışımı (Mixture-of-Experts) modelidir; kodlama, akıl yürütme ve ajan tabanlı işler için geliştirilmiştir. Reflection'ın ilk açık ağırlıklı modelidir.

Beam'i, 2024'te Misha Laskin (CEO) ve Ioannis Antonoglou tarafından kurulan New York merkezli bir laboratuvar olan Reflection AI geliştiriyor. Her ikisi de daha önce Google DeepMind'da araştırmacıydı. Yatırımcıları arasında Nvidia, Sequoia ve Citigroup yer alıyor.

Beam, açık ağırlıklı bir modeldir. Reflection, ağırlıkları ticari kullanıma, değişikliğe ve yeniden dağıtıma izin veren Apache 2.0 lisansı altında yayımlayacağını söylüyor. Eğitim verileri açık değil: verilerin bir kısmı özel lisanslı veri kümelerinden geliyor.

Reflection, teknik rapor, model kartı ve modeli çalıştırma, değerlendirme ve ince ayar yapma araçlarıyla birlikte “bu ayın ilerleyen günlerinde”, yani Ekim 2026'da yayımlanacağını söylüyor. Kesin bir tarih verilmedi. Güncel durumu çıkış takip sayfamızdan görebilirsiniz.

Reflection'ın beta API'si için bekleme listesine katılın. Onaylanan kullanıcılar, model kimliği Beam-501B-A23B olan ve OpenAI ile uyumlu https://api.reflection.ai/openai/v1 uç noktasına erişebilir. Ağırlıklar yayımlandıktan sonra modeli kendiniz veya barındırma sağlayıcıları aracılığıyla da çalıştırabilirsiniz.

Ağırlıkları Apache 2.0 kapsamında ücretsiz indirip kullanabilirsiniz. Ancak 501B boyutunda bir modeli çalıştırmak ücretsiz değil: GPU'lar veya barındırma sağlayıcısı için ödeme yapmanız gerekir. Reflection, API fiyatlarını henüz açıklamadı.

Henüz resmi gereksinimler açıklanmadı. Tahminimize göre ağırlıklar tek başına BF16 biçiminde yaklaşık 1 TB, FP8 biçiminde yaklaşık 500 GB ve 4 bit biçiminde yaklaşık 250 GB yer kaplar; ayrıca KV önbelleği için de bellek gerekir. Bu nedenle birden fazla GPU'ya sahip bir sunucu gerekir; model tipik bir dizüstü bilgisayarda veya tek bir tüketici GPU'sunda çalışmaz.

Yayımlanan ölçümlerin çoğunda hayır. DeepSeek V4.1 Flash ile karşılaştırıldığında Beam, CritPt ve AA Omniscience endeksinde önde; ancak Terminal-Bench, DeepSWE, HLE ve AutomationBench dahil diğer yedi ortak kıyaslamada geride. Reflection, her ölçümde üstünlükten ziyade verimliliği ve ABD merkezli açık bir modeli öne çıkarıyor.

Hayır. Reflection'ın kendi tablosuna göre Kimi K3, her iki modelin de sonuç bildirdiği 14 kıyaslamanın 13'ünde önde; Beam yalnızca τ³ banking ölçümünde önde (38.0'a karşı 37.1). Reflection, Beam'in Kimi K3 gibi modellere kıyasla avantajının çıkarım verimliliği olduğunu söylüyor.

Yazılım mühendisliği ve ajan tabanlı kodlamada. SWE-Bench Verified'da 80.9, SWE-Bench Multilingual'da 78.0 ve Terminal-Bench v2.1'de 80.1 puan alıyor. Uzun ve çok adımlı görevlerde araçları kullanabiliyor, web'de gezinebiliyor ve diğer hizmetleri çağırabiliyor.

Hayır. Beam yalnızca metin tabanlıdır. OCR gibi yöntemlerle metne dönüştürülmedikleri sürece diğer veri türleriyle çalışamaz.

Beta API'de 256K token ve en fazla 128K çıktı tokenı listeleniyor; Reflection, beta süresince bu değerlerin değişebileceğini belirtiyor. Duyuruda, ara eğitim aşamasında etkin bağlamın 1 milyon tokene çıkarıldığı söyleniyor.

The Wall Street Journal, Mart 2026'da bazı yatırımcıların bu ifadeyi kullandığını bildirdi. DeepSeek gibi Reflection da verimli ve açıkça yayımlanan modellere odaklanıyor; DeepSeek'ten farklı olarak bir ABD şirketi olması, Çin modellerine bağımlı olmayı tercih etmeyen alıcılar için önem taşıyor.

Henüz yok; bu yanıt, sürüm takipçimizin başında belirtilen tarih için geçerli. Reflection, açık ağırlıkları dağıtım ortaklarıyla ve açık kaynaklı kütüphanelerle entegrasyonlar aracılığıyla yayımlamayı planlıyor.

Hayır. ReflectionBeam bağımsız bir rehberdir. Reflection AI ile bağlantımız yoktur. Yayımladığımız her sayı için resmî kaynaklara bağlantı veriyoruz.