Reflection rilis Beam, model terbuka 501B di bawah Apache 2.0

Reflection, laboratorium kecimerdasan buatan baru yang berbasis di Amerika Serikat, merilis model pertamanya, Beam, di Hugging Face pada 16 Oktober 2026. Model mixture-of-experts ini memiliki total 501 miliar parameter, dengan sekitar 23 miliar di antaranya aktif untuk setiap token. Model ini dilisensikan di bawah Apache 2.0, yang memungkinkan penggunaan komersial.

Beam hanya menerima masukan teks dan menawarkan jendela konteks sebesar 1 juta token. Reflection memposisikannya untuk rekayasa perangkat lunak dan beban kerja agen, dengan sasaran tim yang ingin menjalankan dan menyesuaikan model berskala terdepan pada perangkat keras atau layanan cloud mereka sendiri. Rilis ini juga menyertakan harness sumber terbuka khusus yang ditulis dalam Rust, yang menurut laboratorium tersebut memberikan performa terbaik dari model ini.

Arsitektur dan perangkat keras

Model ini memiliki 52 lapisan. Semua lapisan kecuali tiga yang pertama menggunakan blok mixture-of-experts dengan 256 expert, di mana delapan di antaranya dirutekan untuk setiap token. Perutean mengikuti skema group-limited yang diperkenalkan oleh DeepSeek-V3, meskipun Beam menghilangkan shared expert. Empat puluh tiga lapisan menggunakan sliding-window attention atas 512 token sebelumnya, sementara sembilan lapisan memperhatikan seluruh konteks. Cara ini menjaga pertumbuhan cache sekitar 36 KiB per token, kira-kira seperenam dari kebutuhan desain global penuh.

Karena semua expert tetap berada di memori, menjalankan Beam membutuhkan jejak memori model 501B, tetapi kecepatannya mendekati model 23B. Checkpoint BF16 berukuran sekitar 1 TB. Reflection juga menyediakan bobot FP8 yang cocok untuk chip Hopper dan Ampere, serta versi NVFP4 yang menyimpan sebagian besar parameter dalam presisi 4-bit untuk GPU NVIDIA Blackwell. Dukungan untuk transformers, vLLM, dan SGLang tersedia sejak peluncuran, bersama resep supervised fine-tuning dan reinforcement learning.

Benchmark

Menurut angka yang disediakan Reflection, versi BF16 meraih skor 81,6% pada SWEBench Verified, 80,1% pada Terminal Bench v2.1, dan 66,1% pada SWE Bench Pro v1. Angka perusahaan menunjukkan perbedaan kecil antara checkpoint presisi penuh dan presisi yang dikurangi. Hasil ini berasal dari pengembang dan belum diverifikasi secara independen.

Reflection juga menawarkan kredit Hugging Face Hub senilai $10.000 kepada proyek komunitas terbaik yang dibangun di atas Beam, mulai dari demo hingga kuantisasi dan studi benchmark. Peluncuran ini menambah opsi bobot terbuka berskala besar lainnya bagi organisasi yang mencari model berfokus pada pemrograman yang dapat mereka jalankan di infrastruktur yang mereka kendalikan.