Reflection AI’s Beam открывается для раннего доступа, с открытыми весами, которые появятся позже в октябре
- 5 октября Reflection AI открыла ранний доступ к Beam — модели с 501 миллиардом параметров и открытыми весами.
- Веса, технический отчет и карточка модели будут опубликованы позже в октябре под лицензией Apache 2.0.
- По данным Reflection, Beam демонстрирует такие же результаты в тестах на рассуждение, как GLM-5.2 от Z.ai, но требует в 3–4 раза меньше вычислительных ресурсов для инференса.
Reflection AI запустила Beam, свою первую модель с открытыми весами, в режиме раннего доступа 5 октября. Модель завершает этап red-teaming, а веса, технический отчет и карточка модели появятся позже в этом месяце.
Согласно заявлению Reflection, веса распространяются под лицензией Apache 2.0, вместе с полным стеком для запуска, оценки и тонкой настройки Beam.
Паритет с GLM-5.2 достигается при использовании 3–4× меньших вычислений для инференса
Beam — это разреженная модель с экспертами (MoE), содержащая 501 миллиард параметров и 23 миллиарда активных параметров на токен. Она была предварительно обучена на 23,8 триллионах токенов, а длина контекста во время промежуточного обучения достигла 1 миллиона токенов.
По данным Reflection, Beam демонстрирует результаты, сопоставимые с GLM-5.2 от Z.ai в тестах на продвинутое рассуждение, при этом используя «в 3–4 раза меньше вычислительных ресурсов для вывода». Эти утверждения не были независимо проверены.
GLM-5.2 имеет около 744 миллиардов параметров, из которых 40 миллиардов являются активными. В Reflection отмечают, что Kimi K3 превосходит Beam по базовой мощности, но подчеркивают преимущество Beam в эффективности вывода.
В сравнении с Inkling от Thinking Machines Lab, выпущенным в июле, таблицы Reflection показывают превосходство Beam по четырем бенчмаркам программирования, приводя баллы обеих моделей.
На SWE Bench Pro v2-Hard Beam набрал 77,2 балла против 56,9 у Inkling. Inkling является мультимодальной моделью, тогда как Beam работает только с текстом.
10,500 GPU Nvidia GB300 работали в течение четырех недель RL
Запуск RL от Reflection использовал 10 500 GPU Nvidia GB300 в течение четырех недель, произвел более 100 миллионов рулонов (rollouts) и задействовал около 1,3 миллиарда песочниц для обучения и оценки.
По словам компании, это один из самых масштабных запусков RL среди всех открытых лабораторий. По подсчетам Reflection, Inkling обучался на 30 миллионах рулонов.
Reflection была основана в 2024 году Мишей Ласкиным и Иоаннисом Антоноглоу, бывшими исследователями Google DeepMind. Компания привлекла около $4,7 млрд от инвесторов, включая Nvidia, Sequoia Capital и Lightspeed Venture Partners, последняя оценка компании до выпуска акций составила $25 млрд.
Год назад компания привлекла $2 млрд при оценке в $8 млрд, сообщил Cryptopolitan. Сделка с SpaceX оценивается до $6,3 млрд, что составляет $150 млн в месяц за мощность Nvidia GB300 на объекте Colossus 2 недалеко от Мемфиса, как сообщалось в июне Cryptopolitan.
Beam также поддерживает концепцию «завода по искусственному интеллекту» Reflection, которая позволяет организациям обучать свои модели на своих собственных данных и запускать их на собственных вычислительных системах. Shinsegae Group тестирует суверенную версию в Южной Корее.
«Это как космические корабли», — сказал Ласкин о пути его моделей к границе. «Для строительства большого космического корабля требуется время».
Если вы читаете это, вы уже впереди. Оставайтесь с нами, подписавшись на нашу рассылку.
Часто задаваемые вопросы
Что такое «Лазер» и кто его построил?
Beam — первый открытый весовой модель Reflection AI, система «смеси экспертов» с 501 миллиардом параметров.
Когда будут выпущены веса Beam?
В конце октября 2026 года, под лицензией Apache 2.0, после окончательного тестирования на уязвимости.
Как Beam сравнивается с конкурирующими моделями?
Reflection сообщает, что Beam соответствует GLM-5.2 Z.ai по результатам тестов логического мышления, при этом потребление вычислений на инференс сокращается в 3–4 раза.
Ранда Моуз
Ранда Мозес — редактор и репортёр Cryptopolitan, освещающая технологии, ИИ, робототехнику, криптовалюты, мошенничество и взломы. Она работает в сфере криптовалют с 2017 года. Ранда занимала должности в Forward Protocol, AmaZix и Cryptosomniac. Ранда имеет степень в области электротехники и электроники, полученную в Университете Брэдфорда.
