Reflection выпустила Beam: открытая модель на 501 млрд параметров под Apache 2.0

Американская лаборатория искусственного интеллекта Reflection 16 октября 2026 года опубликовала на Hugging Face свою первую модель Beam. Это модель типа «смесь экспертов» с 501 млрд параметров в общей сложности, из которых около 23 млрд активны для каждого токена. Она распространяется по лицензии Apache 2.0, которая разрешает коммерческое использование.

Beam принимает только текстовые данные и поддерживает контекстное окно в 1 млн токенов. Reflection позиционирует модель для разработки программного обеспечения и агентных задач. Она рассчитана на команды, которые хотят запускать и настраивать модель масштаба передовых решений на собственном оборудовании или в облаке. В релиз также входит открытый инструмент обвязки (harness) на Rust, который, по словам лаборатории, обеспечивает наилучшую производительность модели.

Архитектура и оборудование

В модели 52 слоя. Все слои, кроме первых трех, используют блок «смеси экспертов» из 256 экспертов, при этом для каждого токена маршрутизируются восемь. Маршрутизация следует схеме с ограничением по группам, впервые предложенной в DeepSeek-V3, однако Beam не использует общего эксперта. Сорок три слоя применяют внимание со скользящим окном по предыдущим 512 токенам, а девять слоев обращаются ко всему контексту. Благодаря этому кэш растет примерно на 36 КиБ на токен, то есть примерно в шесть раз меньше, чем потребовалось бы для архитектуры с глобальным вниманием во всех слоях.

Поскольку все эксперты остаются в памяти, для работы Beam требуется объем памяти модели на 501 млрд параметров, при этом скорость работы ближе к модели на 23 млрд. Контрольная точка в BF16 занимает около 1 ТБ. Reflection также предоставляет веса в FP8, подходящие для чипов Hopper и Ampere, и версию NVFP4, которая хранит большую часть параметров в 4-битном формате для GPU NVIDIA Blackwell. Поддержка transformers, vLLM и SGLang была доступна с самого запуска, а также готовые рецепты для контролируемой тонкой настройки и обучения с подкреплением.

Тесты производительности

По данным, предоставленным Reflection, версия в BF16 набирает 81,6% в SWEBench Verified, 80,1% в Terminal Bench v2.1 и 66,1% в SWE Bench Pro v1. По словам компании, разница между полной и сокращенной по точности контрольными точками невелика. Эти результаты получены самим разработчиком и пока не подтверждены независимо.

Reflection также предлагает 10 000 долларов в виде кредитов на Hugging Face Hub лучшим сообществым проектам на основе Beam: от демонстраций до квантизаций и исследований бенчмарков. Релиз добавляет еще один крупный открытый вариант модели с весами для организаций, которые ищут ориентированную на программирование модель и хотят развернуть ее на собственной инфраструктуре.