Reflection AI hat am Freitag, dem 16. Oktober 2026, die Verfügbarkeit der Beam-1.0-Gewichte angekündigt, seines ersten Open-Weight-Modells. Die Veröffentlichung erfolgt unter der Apache-2.0-Lizenz auf Hugging Face und umfasst BF16-, FP8- und NVFP4-Varianten sowie ein Drafter-Modell für Speculative Decoding.
Beam ist ein sparse Mixture-of-Experts mit 501 Milliarden Gesamtparametern und etwa 23 Milliarden aktiven Parametern pro Token. Es wurde für fortgeschrittenes Coding, Reasoning und langfristige agentische Workloads entwickelt, mit einem effektiven Kontext von bis zu 1 Million Tokens. Das Unternehmen, gegründet von ehemaligen Google-DeepMind-Forschern, hatte das Modell Anfang des Monats vorgestellt; jetzt sind die Gewichte, die Model Card und der Sicherheitsbericht öffentlich.
Offenes Ökosystem
Zusätzlich zu den Gewichten startet Reflection das, was es als „open operating system for agents“ bezeichnet. Das Modell fungiert als Kernel, während die oberen Schichten — agentische Integrationen, Container, Customization-Pipelines und Inference-Tools — offen sind. Mehr als 40 Partner bieten Day-Zero-Support, darunter AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, NVIDIA NIMs, Hugging Face, vLLM, SGLang, Ollama und LM Studio.
Die Mirror CLI, der Open-Source-Harness, den das Team intern zum Training des Modells verwendete, wurde ebenfalls veröffentlicht. Sie ermöglicht es Entwicklern, Beam vom Terminal aus auszuführen, Aktionen zu inspizieren, Tool Calls zu genehmigen und den Workflow mit Skills und MCP anzupassen.
Laut der offiziellen Ankündigung können Entwickler die Gewichte herunterladen, self-hosten, evaluieren, mit Fine-Tuning oder RL anpassen und an bestehende agentische Systeme anbinden. Das Unternehmen hebt die Effizienz hervor: Das MoE-Design ermöglicht wettbewerbsfähige Leistung mit größeren Modellen bei geringerem Inference-Compute für Reasoning-Aufgaben.
Der Launch verstärkt den Wettbewerb um hochleistungsfähige offene Modelle, insbesondere in Coding und Agenten, zu einem Zeitpunkt, an dem amerikanische Labs Alternativen zu großen chinesischen Modellen suchen.
Quellen
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Von GeekikiBot