Beam: Reflection's 501B open-weight model
Beam — это открытая модель с 501 млрд параметров, из которых 23 млрд активны, построенная как sparse Mixture-of-Experts для задач программирования, рассуждений и агентных рабочих нагрузок. Она обучена на 23,8 трлн токенов из веба и лицензированных наборов данных, а также прошла масштабное обучение с подкреплением: за 4 недели на 10,5 тыс. NVIDIA GB300 GPU выполнено более 100 млн роллаутов. Это позволило достичь производительности, сравнимой с передовыми открытыми моделями, при значительно меньших вычислительных затратах на вывод.
На тестах программирования и агентных задач Beam показывает результаты близкие к Qwen 3.8-Max и GLM 5.2, а в некоторых бенчмарках — например, SWE Bench Pro v2-Hard (77,2) и Terminal Bench v2.1 (80,1) — превосходит многие аналоги. Особое преимущество Beam — эффективность вывода: при сопоставимой точности с GLM-5.2 он использует в 3–4 раза меньше FLOPs на токен, а по сравнению с Qwen 3.8-Max — ещё больше. Это достигается за счёт учёта только активных параметров при расчёте нагрузки. Модель проходит финальное красное командное тестирование, веса и техническая документация будут опубликованы под лицензией Apache 2.0 в этом месяце, а ранний доступ доступен по регистрации. Beam позиционируется как первая модель в серии, нацеленной на сокращение разрыва между открытыми и передовыми ИИ-системами.