Reflection AI представила открытую ИИ-модель для конкуренции с китайскими продуктами

Американская Reflection AI выпустила Beam — свою первую модель с открытыми весами, которая насчитывает 501 млрд параметров и активирует 23 млрд на запрос. 

Introducing Beam: a highly efficient agentic open model with 501B total parameters and 23B active. — Frontier reasoning efficiency — Advances the Western open frontier on coding & agentic tasks — Trained end-to-end from scratch Full weights release this month. Learn more about Beam: https://t.co/c3Qx2cpM8G

— Reflection (@reflection_ai) October 5, 2026

Компания делает ставку на программирование и работу ИИ-агентов и заявляет, что Beam сопоставима с китайской GLM-5.2 при значительно меньших затратах на инференс.

Американский ответ китайским open-weight моделям

Beam стала первой моделью Reflection AI, которая выходит за пределы внутренних разработок компании. Стартап позиционирует ее как конкурента китайским открытым моделям, включая GLM-5.2 от Z.ai и Qwen3.8-Max от Alibaba. 

По данным Reflection, Beam показывает сопоставимые результаты с GLM-5.2 и приближается к Qwen3.8-Max в задачах программирования и работы автономных ИИ-агентов.

Модель построена по архитектуре Mixture of Experts (MoE). Всего Beam содержит 501 млрд параметров, однако при обработке одного запроса активными остаются около 23 млрд. Это позволяет снизить вычислительные затраты по сравнению с моделями сопоставимого класса.

Reflection утверждает, что на продвинутых тестах рассуждения Beam показывает результаты на уровне GLM-5.2, используя в 3–4 раза меньше вычислительных ресурсов при инференсе. При этом китайская Kimi K3 пока опережает Beam по абсолютным возможностям, признает компания.

Модель обучали на 10 500 ускорителях Nvidia

Для обучения Beam Reflection использовала масштабную инфраструктуру Nvidia. Высоконагруженный этап обучения с подкреплением продолжался четыре недели и задействовал 10 500 GPU NVIDIA GB300, на которых было выполнено более 100 млн прогонов.

Еще около 1,3 млрд виртуальных сред использовались для обучения и проверки модели. Максимальная длина контекста во время этого этапа достигала 256 000 токенов, а одновременно система могла поддерживать до 110 000 параллельных прогонов.

Базовую версию Beam предварительно обучали менее четырех недель на кластере из 6144 NVIDIA GB300 NVL72. Для этого использовали 23,8 трлн токенов из веб-источников, публичных данных и лицензированных наборов.

Beam пока доступна по списку ожидания

Сейчас Beam проходит финальные проверки безопасности. Раннюю версию модели компания предоставляет ограниченной группе пользователей по предварительной регистрации.

В ближайшие недели Reflection планирует выпустить веса модели, технический отчет, паспорт нейросети и инструменты для разработчиков. Веса будут распространяться по лицензии Apache 2.0, что позволит запускать модель самостоятельно, дообучать ее и интегрировать в собственные системы.

Напомним, в июле Nvidia, Meta, Microsoft и еще 22 американские компании призвали власти США не вводить ограничения на open-weight модели.

Нашли ошибку в тексте? Выделите ее и нажмите CTRL+ENTER