Reflection lanza Beam, un modelo abierto de 501.000 millones de parámetros bajo Apache 2.0

Reflection, un nuevo laboratorio de inteligencia artificial con sede en Estados Unidos, lanzó su primer modelo, Beam, en Hugging Face el 16 de octubre de 2026. El modelo de mezcla de expertos tiene 501.000 millones de parámetros en total, de los cuales unos 23.000 millones están activos para cada token. Se distribuye bajo la licencia Apache 2.0, que permite el uso comercial.

Beam solo acepta texto como entrada y ofrece una ventana de contexto de 1 millón de tokens. Reflection lo posiciona para la ingeniería de software y las cargas de trabajo agénticas, dirigido a equipos que quieren un modelo de escala de vanguardia que puedan ejecutar y personalizar en su propio hardware o en la nube. La versión incluye un arnés de código abierto específico, escrito en Rust, que según el laboratorio logra el mejor rendimiento del modelo.

Arquitectura y hardware

El modelo tiene 52 capas. Todas excepto las tres primeras usan un bloque de mezcla de expertos con 256 expertos, de los cuales se enrutan ocho por token. El enrutamiento sigue el esquema de grupos limitados introducido por DeepSeek-V3, aunque Beam elimina el experto compartido. Cuarenta y tres capas usan atención de ventana deslizante sobre los 512 tokens anteriores, mientras que nueve atienden al contexto completo, lo que mantiene el crecimiento de la caché en unos 36 KiB por token, aproximadamente una sexta parte de lo que requeriría un diseño con atención global en todas las capas.

Como todos los expertos permanecen en memoria, servir Beam requiere la huella de memoria de un modelo de 501.000 millones de parámetros, pero funciona a velocidades más cercanas a las de uno de 23.000 millones. El punto de control en BF16 ocupa unos 1 TB. Reflection también ofrece pesos en FP8, adecuados para chips Hopper y Ampere, y una versión NVFP4 que almacena la mayoría de los parámetros en precisión de 4 bits para las GPU NVIDIA Blackwell. El soporte en transformers, vLLM y SGLang estaba disponible desde el lanzamiento, junto con recetas para ajuste fino supervisado y aprendizaje por refuerzo.

Pruebas de rendimiento

Según las cifras facilitadas por Reflection, la versión BF16 obtiene un 81,6 % en SWEBench Verified, un 80,1 % en Terminal Bench v2.1 y un 66,1 % en SWE Bench Pro v1. Las cifras de la compañía muestran solo pequeñas diferencias entre los puntos de control de precisión completa y reducida. Estos resultados proceden del desarrollador y aún no han sido verificados de forma independiente.

Reflection también ofrece 10.000 dólares en créditos de Hugging Face Hub para los mejores proyectos de la comunidad construidos sobre Beam, desde demostraciones hasta cuantizaciones y estudios comparativos. El lanzamiento añade otra gran opción de pesos abiertos para organizaciones que buscan un modelo centrado en programación que puedan desplegar en infraestructura que controlan.