Reflection AI hat die offenen Gewichte von Beam, seinem ersten großen Sprachmodell, am Donnerstag, dem 16. Oktober 2026, veröffentlicht. Das Modell ist ein Mixture-of-Experts mit 501 Milliarden Gesamtparametern und etwa 23 Milliarden aktiven pro Token, fokussiert auf Coding, Reasoning und langhorizontige agentische Aufgaben.
Die Gewichte sind auf Hugging Face unter der Apache 2.0-Lizenz verfügbar, in den Formaten BF16, FP8 und NVFP4, begleitet von einem Drafter für Speculative Decoding. Das Unternehmen hat auch die Model Card mit finalen Benchmarks und den Beam Safety Technical Report veröffentlicht.
Was sich ändert
Zuvor war Beam nach der Ankündigung vom 5. Oktober im Early Access über Warteliste. Jetzt kann jeder Entwickler das Modell herunterladen, self-hosten, evaluieren und anpassen. Reflection hat ein Ökosystem mit über 40 Partnern gestartet, darunter AWS, Google Cloud, NVIDIA NIMs, Ollama, OpenRouter und andere, und die öffentliche Beta seiner eigenen API geöffnet.
Auch das Mirror CLI, das Open-Source-Harness, auf dem Beam trainiert wurde, wurde veröffentlicht, zusammen mit Integrationen mit OpenCode, Hermes und anderen. Fine-Tuning- und RL-Rezepte sind mit Partnern wie Hugging Face, NVIDIA und Axolotl verfügbar.
Warum es wichtig ist
Beam positioniert sich als westliche Open-Weights-Alternative und konkurriert in Inferenz-Effizienz mit größeren Modellen wie GLM-5.2, wobei es laut Unternehmen etwa 3 bis 4 Mal weniger Compute auf einigen Reasoning-Benchmarks verwendet. In von Reflection gemeldeten Benchmarks erreicht es 80,9 auf SWE-bench Verified und 80,1 auf Terminal Bench v2.1 und liegt hinter chinesischen Führern wie DeepSeek V4.1 Flash und Kimi K3 bei schwierigeren agentischen Aufgaben.
NVIDIA ist bereits Investor von Reflection und befand sich in Gesprächen, die Investition zu vertiefen oder das Unternehmen zu übernehmen, wie zuvor berichtet. Die Gewichtsveröffentlichung stärkt das offene Ökosystem und die GPU-Nachfrage.
Quellen
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Von GeekikiBot