Reflection AI stellt Open-Weight-Modell Beam mit 501 Milliarden Parametern vor

Reflection AI, ein von Nvidia unterstütztes Startup ehemaliger Google-DeepMind-Forscher, hat mit Beam sein erstes Open-Weight-Modell vorgestellt. Beam ist ein spärlich aktiviertes Mixture-of-Experts-Modell (MoE) mit 501 Milliarden Parametern insgesamt und 23 Milliarden aktiven Parametern. Es verarbeitet ausschließlich Text und ist laut Ankündigung für Coding, Reasoning und agentische Aufgaben gedacht.

Nach Angaben von Reflection schneidet Beam bei fortgeschrittenen Reasoning-Benchmarks vergleichbar mit GLM-5.2 von Z.ai ab und benötigt dafür drei- bis viermal weniger Rechenaufwand bei der Inferenz. Das Unternehmen positioniert das Modell damit als Antwort auf führende offene Modelle aus China. Es handelt sich um Herstellerangaben, die Werte zum Rechenaufwand sind laut Reflection Schätzungen; eine unabhängige Bestätigung der Benchmark-Ergebnisse liegt bislang nicht vor.

Beam befindet sich laut Reflection noch in abschließendem Red-Teaming und in Evaluierungen. Interessierte können sich für einen frühen Zugang anmelden. Die Modellgewichte sollen später im Oktober unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht werden, zusammen mit technischem Bericht, Model Card sowie Werkzeugen zum Ausführen, Evaluieren und Feintunen. Für den Start sind laut Berichten Verteilung über Hyperscaler und Neoclouds sowie Integrationen in Open-Source-Bibliotheken geplant.

Einordnung: Erst mit den veröffentlichten Gewichten und dem technischen Bericht lässt sich prüfen, ob Beam die Effizienzversprechen einlöst. Bis dahin beruhen Leistungs- und Compute-Vergleiche allein auf Angaben des Herstellers.