Het verhaal
Reflection heeft Beam aangekondigd, zijn eerste open-weight model. Het is een sparse Mixture-of-Experts-model met 501 miljard parameters in totaal en 23 miljard actief, gericht op code, redeneren en agentisch werk. Het model is voorgetraind op 23,8 biljoen tokens; de RL-run draaide vier weken op 10.500 NVIDIA GB300-GPU's met meer dan 100 miljoen rollouts. Volgens Reflection is Beam competitief met GLM 5.2 en komt het in de buurt van Qwen 3.8-Max op code- en agenttaken, met als troef efficiëntie bij inferentie. Beam zit nog in de laatste red-teaming; er is early access via aanmelding, en gewichten, technisch rapport en model card volgen later deze maand. TechCrunch schrijft dat Reflection mikt op bedrijven en overheden die met 'AI factories' eigen lokale modellen willen trainen op hun data.