Reflection AI запускает Beam — открытый модельный вес, сопоставимый с ведущими китайскими ИИ при меньших затратах на вычисления

Image: TechCrunch · Source

Стартап Reflection AI из Бруклина представил Beam — языковую модель с 501 миллиардом параметров и открытыми весами, которая, по заявлениям компании, обеспечивает сравнимые возможности рассуждений с китайским GLM-5.2 при 3-4-кратном снижении вычислительной нагрузки. Beam ориентирована на корпоративные и государственные применения, а веса будут выпущены в этом месяце.

Reflection AI, стартап из Бруклина, основанный бывшими исследователями Google DeepMind, официально запустил Beam — свой первый ИИ-модель с открытыми весами, разработанную для конкуренции с ведущими китайскими языковыми моделями, такими как GLM-5.2 от Z.ai. Компания объявила о Beam в подробном посте в блоге, после первоначального сообщения Axios, которое предвещало скорое появление модели. Beam представляет собой текстоориентированную модель смеси экспертов, обученную с использованием обширного обучения с подкреплением, превосходящую в задачах рассуждения, программирования и автономных агентских задачах при значительном снижении затрат на вычисления при инференсе.

Beam содержит 501 миллиард параметров, из которых во время использования активны 23 миллиарда, и была предварительно обучена на 23,8 триллиона токенов. Особенностью модели является окно контекста размером в 1 миллион токенов, что позволяет рассматривать значительно более длинный ввод, чем многие конкуренты. Для сравнения, у GLM-5.2 всего около 744 миллиардов параметров и 40 миллиардов активных. Reflection утверждает, что Beam достигает производительности GLM-5.2 на сложных тестах рассуждения при в 3-4 раза меньших вычислительных затратах на инференс, хотя эти заявления пока не были независимо подтверждены.

Beam позиционируется как экономичный «рабочий конь» и ориентирован на предприятия, организации государственного сектора и разработчиков, ищущих открытые модели с мощными возможностями ИИ. Reflection конкурирует с западными лабораториями ИИ, такими как Anthropic, OpenAI, Mistral, Meta, Cohere, а также с новыми игроками, например Thinking Machines Lab во главе с Мирой Мурати. По результатам тестирования Reflection, Beam превосходит модель Inkling от Thinking Machines в задачах программирования, хотя Inkling является мультимодальным, а Beam — только текстовым.

Reflection привлекла значительное финансирование общей суммой около 4,7 миллиарда долларов от ведущих инвесторов, включая Nvidia, Sequoia Capital и Lightspeed Venture Partners, при недавней оценке компании в 25 миллиардов долларов. Компания также заключила крупные сделки по вычислительным ресурсам с SpaceX и Nebius на сумму свыше 7 миллиардов долларов, обеспечив доступ к новейшим GPU Nvidia GB300 до 2029 года. Эта инфраструктура критически важна для обучения передовых масштабных моделей, способных конкурировать с крупными поставщиками закрытых решений.

В перспективе Reflection планирует создавать «фабрики ИИ» — платформы, позволяющие предприятиям и суверенным государствам создавать локализованные, кастомизированные ИИ-системы, обучающиеся на проприетарных данных. Эта концепция созвучна с позицией генерального директора Nvidia Дженсена Хуана, выступающего за открытые экосистемы ИИ на базе оборудования Nvidia. Среди ранних партнеров — южнокорейская группа Shinsegae, а также существует интерес со стороны хедж-фондов и трейдинговых компаний, ищущих индивидуальные ИИ-решения.

Ожидается, что веса модели Beam и полная техническая документация будут опубликованы к октябрю 2026 года, с распространением через гипермасштабируемые платформы и облачных провайдеров, а также интегрированы в open source библиотеки. Этот релиз может стать значимым событием в конкуренции между западными и китайскими открытыми крупными языковыми моделями, особенно учитывая многообещающие заявления о эффективности и производительности Beam.