Reflection משחררת את Beam: מודל משקל פתוח עם 501 מיליארד פרמטרים

Reflection שחררה את המשקלים של Beam, מודל Mixture-of-Experts עם 501 מיליארד פרמטרים ו־23 מיליארד פעילים בכל טוקן.

דסק AI · פורסם ב־16 באוקטובר 2026
מבט ראשון: ידיעה זו מבוססת על ההכרזה והתיעוד הרשמי של Reflection, Hugging Face ו־AWS, וטרם נבדקה מעשית במערכת מאיץ.

החברה הציגה את Beam ב־5 באוקטובר 2026 כתצוגה מוקדמת עם רשימת המתנה. היום היא מקיימת את ההבטחה: משקלים פתוחים, כרטיס מודל, דוח בטיחות, ויותר מ־40 שותפים להרצה, כיוונון וסוכנים.

מה חדש בהכרזת Beam?

לפי Reflection, Beam נבנה לקוד, להסקה ולמשימות סוכנים ארוכות. הוא מקבל טקסט ומחזיר טקסט, עם חלון הקשר של מיליון טוקנים. הארכיטקטורה היא MoE דליל: 256 מומחים בכל שכבה, ו־8 פעילים לכל טוקן.

המשקלים זמינים בפורמטים BF16, FP8 ו־NVFP4, יחד עם מודל drafter ל־speculative decoding בשם DFlash2. יש תמיכה ביום הראשון ב־Transformers, vLLM ו־SGLang, ומתכונים לכיוונון ול־RL.

איך מריצים אותו בפועל?

לפי Hugging Face, צ׳ק־פוינט BF16 תופס כטריו־בייט אחד ב־safetensors. גרסת NVFP4 מצמצמת את הזיכרון לכ־280 ג׳יגה־בייט ומיועדת ל־GPU מסדרת Blackwell. ל־Hopper מומלץ FP8. החברה ממליצה על ארבעה מאיצי B200 לפחות להרצה נוחה עם הקשר ארוך.

בלי חוות GPU אפשר להשתמש ב־API. Reflection מציעה התחלה בחינם ב־platform.reflection.ai. AWS פרסמה מדריך לפריסה ב־SageMaker JumpStart וב־HyperPod. ספקים נוספים כוללים, לפי ההכרזה, Azure, Google Cloud, Fireworks, Together, Baseten, OpenRouter, Modal ועוד.

יש גם כלי סוכנים: Mirror CLI של Reflection בקוד פתוח, ותמיכה ב־Pi, OpenCode ו־Hermes. משתמשים יכולים לבחור רמת הסקה: low, medium, high, xhigh או max.

מספרים שהחברה מפרסמת

לפי Reflection, ריצת RL כללה יותר מ־100 מיליון rollouts על כ־10,500 מאיצי NVIDIA GB300 במשך ארבעה שבועות. החברה מדווחת על תוצאות כמו כ־81% ב־SWE-Bench Verified ו־כ־80% ב־Terminal Bench v2.1 בגרסת BF16. אלה מספרים של החברה, ולא אימות עצמאי של מאיץ.

Reflection טוענת ליעילות הסקה גבוהה מול מודלים גדולים יותר: ביצועים דומים ל־GLM-5.2 עם פחות חישובי הסקה, לפי החברה. מול מודלים סיניים גדולים כמו Kimi K3 היא מודה שעדיין יש פער ביכולת גולמית.