Компания Reflection анонсировала Beam, текстовую модель типа Mixture-of-Experts с общим количеством параметров 501 миллиард и 23 миллиарда активных параметров, предназначенную для задач программирования, агентного взаимодействия и научных вычислений. Модель была обучена с нуля на 23,8 триллионах токенов предварительного обучения, а её полные веса планируется выпустить в этом месяце под лицензией Apache 2.0.

  • Beam использует стабильный запуск RL/OPD на 10 000 GPU GB300 с более чем 100 миллионами рулонов (rollouts) примерно по одному миллиону задач.
  • Reflection заявляет о результате 80,9 балла на SWE-bench Verified и сообщает об эффективности вывода в три-четыре раза выше, чем у GLM 5.2.
  • Обучающие данные включали конвейер OCR для обработки сотен миллионов PDF-файлов, при этом предварительное обучение и RL заняли примерно по четыре недели каждый.
  • Независимый анализ предполагает, что Beam является одной из самых токеноэффективных открытых моделей для своего уровня интеллекта, хотя она уступает некоторым китайским аналогам, таким как DeepSeek V4.1 Flash, в некоторых бенчмарках.

Этот релиз знаменует приход Reflection как функциональной неолборатории (neolab) и предоставляет больше вариантов на рынке открытых моделей, обученных в США.