Reflection AI lanza Beam, un modelo de peso abierto que rivaliza con las principales IA chinas con menor costo de inferencia

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Reflection AI, startup de Brooklyn, presenta Beam, un modelo de lenguaje de 501 mil millones de parámetros de peso abierto que afirma ofrecer un rendimiento de razonamiento comparable al GLM-5.2 de China con 3 a 4 veces menos computación. Beam está dirigido a aplicaciones empresariales y soberanas, con pesos que se lanzarán este mes.

Reflection AI, una startup con sede en Brooklyn fundada por ex-investigadores de Google DeepMind, ha lanzado oficialmente Beam, su primer modelo de IA de peso abierto diseñado para competir con los principales modelos de lenguaje chinos como el GLM-5.2 de Z.ai. La compañía anunció Beam en una publicación detallada en su blog, tras reportes iniciales de Axios que sugerían su debut inminente. Beam es un modelo mixto de expertos enfocado en texto, entrenado con extenso aprendizaje por refuerzo, destacando en razonamiento, codificación y tareas de agentes autónomos mientras reduce drásticamente el costo computacional durante la inferencia.

Beam contiene 501 mil millones de parámetros, con 23 mil millones activos durante su uso, y fue preentrenado con 23.8 billones de tokens. Destaca por una ventana de contexto de 1 millón de tokens, lo que le permite considerar una entrada mucho más extensa en comparación con muchos competidores. En comparación, GLM-5.2 tiene aproximadamente 744 mil millones de parámetros totales y 40 mil millones activos. Reflection afirma que Beam iguala el desempeño de GLM-5.2 en benchmarks avanzados de razonamiento mientras requiere de 3 a 4 veces menos computación para la inferencia, aunque estas afirmaciones aún no han sido verificadas de forma independiente.

Posicionado como un modelo "de trabajo" rentable, Beam está dirigido a empresas, organizaciones del sector público y desarrolladores que buscan modelos abiertos con capacidades robustas de IA. Reflection también compite con laboratorios de IA occidentales como Anthropic, OpenAI, Mistral, Meta, Cohere y nuevos participantes como el Thinking Machines Lab de Mira Murati. Los benchmarks de Reflection indican que Beam supera al modelo Inkling de Thinking Machines en tareas de codificación, aunque Inkling es multimodal y Beam solo de texto.

Reflection ha asegurado una financiación significativa que totaliza aproximadamente 4.7 mil millones de dólares de inversores prominentes como Nvidia, Sequoia Capital y Lightspeed Venture Partners, con una valoración reciente de 25 mil millones de dólares. La compañía también ha asegurado recursos computacionales sustanciales mediante acuerdos con SpaceX y Nebius por más de 7 mil millones de dólares, garantizando acceso a las últimas GPUs GB300 de Nvidia hasta 2029. Esta infraestructura es crítica para entrenar modelos de frontera a gran escala capaces de competir con importantes proveedores de código cerrado.

De cara al futuro, Reflection busca construir “fábricas de IA”, plataformas que permitan a empresas y naciones soberanas crear sistemas de IA localizados y personalizados mediante el entrenamiento con datos propietarios. Esta visión está alineada con el impulso del CEO de Nvidia, Jensen Huang, por ecosistemas de IA abiertos potenciados por hardware de Nvidia. Las primeras asociaciones incluyen pruebas con el grupo surcoreano Shinsegae, y se dice que hay interés de fondos de cobertura y firmas de trading que buscan IA a medida.

Se espera que los pesos del modelo Beam y la documentación técnica completa se lancen durante octubre de 2026, con distribución planificada a través de plataformas hyperscaler y proveedores de nube junto con integración en bibliotecas de código abierto. Este lanzamiento podría marcar un desarrollo significativo en la competencia entre modelos de lenguaje grandes abiertos occidentales y chinos, especialmente dada la promesa de Beam en eficiencia y rendimiento.