Reflection ने Apache 2.0 लाइसेंस के तहत 501B ओपन मॉडल Beam जारी किया
अमेरिका की नई AI लैब Reflection ने 16 अक्टूबर 2026 को अपना पहला मॉडल Beam Hugging Face पर जारी किया। यह कोडिंग और एजेंट कार्यों के लिए बना 501 अरब पैरामीटर वाला ओपन मॉडल है।
अमेरिका स्थित नई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैब Reflection ने 16 अक्टूबर 2026 को Hugging Face पर अपना पहला मॉडल Beam जारी किया। मिक्चर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE) डिज़ाइन वाले इस मॉडल में कुल 501 अरब पैरामीटर हैं, जिनमें से हर टोकन के लिए लगभग 23 अरब सक्रिय रहते हैं। इसे Apache 2.0 लाइसेंस के तहत दिया गया है, जो व्यावसायिक उपयोग की अनुमति देता है।
Beam केवल टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 10 लाख टोकन की है। Reflection इसे सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग और एजेंटिक वर्कलोड के लिए पेश कर रही है, ताकि वे टीमें जो फ्रंटियर-स्तर का मॉडल अपने हार्डवेयर या क्लाउड पर चलाना और उसे अपने हिसाब से ढालना चाहती हैं, इसका लाभ ले सकें। इस रिलीज़ में Rust में लिखा एक समर्पित ओपन-सोर्स हार्नेस भी शामिल है, जिसके बारे में लैब का कहना है कि इससे मॉडल का सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन मिलता है।
आर्किटेक्चर और हार्डवेयर
मॉडल में 52 लेयर हैं। पहली तीन को छोड़कर बाकी सभी में 256 एक्सपर्ट्स वाला मिक्चर-ऑफ-एक्सपर्ट्स ब्लॉक है, जिसमें से हर टोकन के लिए आठ एक्सपर्ट्स को रूट किया जाता है। रूटिंग DeepSeek-V3 द्वारा प्रस्तुत ग्रुप-लिमिटेड योजना का पालन करती है, हालांकि Beam शेयर्ड एक्सपर्ट को हटा देता है। तैंतालीस लेयर पिछले 512 टोकन की स्लाइडिंग-विंडो अटेंशन का उपयोग करती हैं, जबकि नौ लेयर पूरे कॉन्टेक्स्ट पर ध्यान देती हैं। इससे कैश वृद्धि लगभग 36 KiB प्रति टोकन रहती है, जो उस डिज़ाइन की तुलना में लगभग एक-छठा हिस्सा है जिसमें सभी लेयर ग्लोबल अटेंशन वाली होतीं।
चूंकि हर एक्सपर्ट मेमोरी में बना रहता है, Beam को सर्व करने के लिए 501 अरब पैरामीटर वाले मॉडल जितनी मेमोरी चाहिए, जबकि उसकी गति 23 अरब वाले मॉडल के करीब रहती है। BF16 चेकपॉइंट लगभग 1 TB का है। Reflection Hopper और Ampere चिप्स के लिए उपयुक्त FP8 वेट्स भी देती है, और NVIDIA Blackwell GPU के लिए NVFP4 संस्करण भी, जो अधिकांश पैरामीटर 4-बिट प्रिसिजन में संग्रहित करता है। लॉन्च से ही transformers, vLLM और SGLang में समर्थन उपलब्ध था, साथ ही सुपरवाइज़्ड फाइन-ट्यूनिंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के लिए रेसिपी भी दी गई हैं।
बेंचमार्क
Reflection द्वारा दिए गए आंकड़ों के अनुसार, BF16 संस्करण SWEBench Verified पर 81.6%, Terminal Bench v2.1 पर 80.1% और SWE Bench Pro v1 पर 66.1% स्कोर करता है। कंपनी के आंकड़ों में पूर्ण और कम-प्रिसिजन चेकपॉइंट के बीच केवल मामूली अंतर दिखता है। ये परिणाम डेवलपर के हैं और अभी तक स्वतंत्र रूप से सत्यापित नहीं हुए हैं।
Reflection Beam पर बने सर्वश्रेष्ठ सामुदायिक प्रोजेक्ट्स के लिए 10,000 डॉलर के Hugging Face Hub क्रेडिट भी दे रही है, जिनमें डेमो से लेकर क्वांटाइज़ेशन और बेंचमार्क अध्ययन तक शामिल हैं। यह लॉन्च उन संगठनों के लिए एक और बड़ा ओपन-वेट विकल्प जोड़ता है जो ऐसा कोडिंग-केंद्रित मॉडल चाहते हैं जिसे वे अपने नियंत्रण वाले इन्फ्रास्ट्रक्चर पर तैनात कर सकें।
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