Reflection представила ИИ-модель Beam: мощнее аналогов при меньших вычислительных затратах

Компания Reflection представила ИИ-модель Beam — открытую модель со 501 миллиардом параметров, оптимизированную для задач кодирования и рассуждений.

Модель Beam — это разреженная Mixture-of-Experts-модель (MoE) с 501 миллиардом общих параметров, из которых активно задействуются 23 миллиарда. Её обучали на 23,8 триллиона высококачественных токенов из веб-источников и лицензированных наборов данных. Для усиления возможностей применили масштабное обучение с подкреплением (RL): задействовали 10,5 тысячи GPU NVIDIA GB300 на протяжении четырёх недель, выполнив более 100 миллионов итераций.

Beam демонстрирует производительность, сопоставимую с крупными открытыми моделями вроде GLM 5.2 и Qwen 3.8-Max, но при этом требует в 3–4 раза меньше вычислительных ресурсов на этапе вывода. Пользователи могут регулировать баланс между длиной ответа и качеством решения задач через специальный параметр рассуждений: низкие значения дают краткие ответы, высокие — более развёрнутые и точные.

Модель научилась обобщать навыки: например, освоила веб-поиск и взаимодействие с другими языковыми моделями, хотя напрямую этому не обучалась. Beam способна решать задачи из разных областей — от создания интерактивных приложений до подготовки инструкций по тонкой настройке ИИ-моделей. Полноценный релиз с доступом к весам модели и технической документации запланирован на текущий месяц.

Источник: Reflection