Reflection AI apresenta o Beam, modelo MoE esparso de pesos abertos com 501B de parâmetros

A Reflection AI anunciou o Beam em 5 de outubro de 2026, marcando sua entrada no segmento de modelos de linguagem de pesos abertos. Desenvolvido como um sistema Mixture-of-Experts (MoE) esparso, o Beam possui 501 bilhões de parâmetros no total, ativando 23 bilhões durante a inferência. O modelo foi projetado especificamente para o desenvolvimento de software, raciocínio em múltiplas etapas e fluxos de trabalho de agentes de IA autônomos.

Afirmações de eficiência e classificações em testes de desempenho

A Reflection AI posicionou o Beam como uma alternativa de alta eficiência a modelos abertos maiores. A empresa informou que o Beam alcança um desempenho comparável ao GLM 5.2 em testes de desempenho de raciocínio avançado, consumindo de três a quatro vezes menos computação de inferência. Em avaliações da própria empresa, o Beam registrou pontuações de 80,1 no Terminal Bench v2.1, 80,9 no SWEBench Verified, 77,2 no SWE Bench Pro v2-Hard, 97,8 no AIME 2026 e 90,5 no GPQA Diamond.

Para reduzir a geração redundante, o Beam incorpora uma penalidade de comprimento controlável juntamente com um parâmetro de esforço de raciocínio configurável pelo usuário. Esse controle permite que desenvolvedores equilibrem o volume de tokens e a qualidade das respostas com base na complexidade da consulta. A Reflection AI esclareceu que suas comparações de computação se baseiam em estimativas da Artificial Analysis e da DataCurve, com foco na contagem de parâmetros ativos e execuções de tokens, em vez de custos diretos de hardware medidos.

Detalhes de infraestrutura e pipeline

O Beam foi pré-treinado em 23,8 trilhões de tokens provenientes de conteúdo curado da web, repositórios de código e dados licenciados. O pré-treinamento ocorreu em menos de quatro semanas utilizando 6.144 GPUs NVIDIA GB300, atingindo uma janela de contexto efetiva de um milhão de tokens. A etapa de aprendizado por reforço pós-treinamento utilizou 10.500 GPUs NVIDIA GB300 para executar mais de 100 milhões de implantações em quase um milhão de ambientes de software e STEM.

Para garantir a segurança, a Reflection AI destilou restrições comportamentais de um modelo secundário treinado em cenários de ataque de turno único, múltiplos turnos e uso de ferramentas. A implantação final mescla esses princípios de segurança diretamente no pipeline de aprendizado por reforço.

Cronograma de disponibilidade e licença aberta

O Beam está atualmente passando por avaliações finais e testes de invasão, com acesso antecipado concedido a usuários selecionados da lista de espera. A Reflection AI planeja lançar os pesos do modelo publicamente sob uma licença Apache 2.0 no final de outubro de 2026. O lançamento completo incluirá documentação do modelo, utilitários para ajuste fino, suítes de avaliação e relatórios técnicos.

Ilustração editorial gerada por IA; não é uma fotografia documental.

Fonte: Reflection AI Unveils Beam, a 501B-Parameter Open-Weight Model