Reflection AI hat Beam, sein erstes Modell mit offenen Gewichten, am 5. Oktober im Early Access gestartet. Das Modell durchläuft derzeit die abschließende Red-Team-Phase. Die Gewichte, der technische Bericht und die Model Card folgen im Laufe dieses Monats.
Die Gewichte werden unter einer Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht, erklärt Reflection. Dazu kommt der vollständige Stack zum Ausführen, Evaluieren und Feinabstimmen von Beam.
GLM-5.2-Parität mit 3–4× weniger Inferenz-Rechenaufwand
Beam ist ein sparsames Mixture-of-Experts-Modell mit 501 Milliarden Parametern und 23 Milliarden aktiven Parametern pro Token. Es wurde mit 23,8 Billionen Tokens vortrainiert und erreichte während des Mid-Trainings eine Kontextlänge von 1 Million Tokens.
Reflection zufolge erreicht Beam bei anspruchsvollen Reasoning-Tests das Niveau von Z.ais GLM-5.2 und benötigt dabei „3–4× weniger Inferenz-Rechenleistung“. Diese Angaben wurden nicht unabhängig überprüft.
GLM-5.2 hat rund 744 Milliarden Parameter, davon sind 40 Milliarden aktiv. Reflection sieht Kimi K3 bei der reinen Leistungsfähigkeit vorn und hebt als Vorteil von Beam die Inferenz-Effizienz hervor.
Im Vergleich zu Inkling von Thinking Machines Lab, das im Juli veröffentlicht wurde, liegt Beam in Reflections Tabellen bei allen vier Programmier-Benchmarks vorn, für die Ergebnisse beider Modelle vorliegen.
Bei SWE Bench Pro v2-Hard erzielte Beam 77,2 Punkte, Inkling 56,9. Inkling ist multimodal, Beam dagegen ein reines Textmodell.
Benchmark-Ergebnisse von Beam und Inkling bei Programmieraufgaben aus Reflections Ankündigung vom 5. Oktober 2026.
10.500 Nvidia-GB300-GPUs liefen vier Wochen lang für RL
Für seinen RL-Lauf nutzte Reflection vier Wochen lang 10.500 Nvidia-GB300-GPUs, erzeugte mehr als 100 Millionen Rollouts und verwendete rund 1,3 Milliarden Sandboxes für Training und Bewertung.
Das ist laut dem Unternehmen einer der größten RL-Läufe eines Open Labs. Inkling wurde nach Reflections Angaben mit 30 Millionen Rollouts trainiert.
Reflection wurde 2024 von Misha Laskin und Ioannis Antonoglou gegründet, die beide zuvor bei Google DeepMind geforscht hatten. Das Unternehmen hat von Investoren wie Nvidia, Sequoia Capital und Lightspeed Venture Partners rund 4,7 Milliarden Dollar eingesammelt, zuletzt bei einer Bewertung von 25 Milliarden Dollar vor der Finanzierung.
Vor einem Jahr sammelte das Unternehmen 2 Milliarden Dollar bei einer Bewertung von 8 Milliarden Dollar ein, berichtete Cryptopolitan. Allein der SpaceX-Vertrag hat ein Volumen von bis zu 6,3 Milliarden Dollar und umfasst Nvidia-GB300-Kapazitäten im Wert von 150 Millionen Dollar pro Monat bei Colossus 2 nahe Memphis, berichtete Cryptopolitan im Juni.
Beam ist auch zentral für Reflections Konzept einer „KI-Fabrik“: Institutionen können damit seine Modelle mit eigenen Daten trainieren und auf eigener Rechenleistung ausführen. Die Shinsegae Group testet derzeit eine souveräne Edition in Südkorea.
„Sie sind ein bisschen wie Raketen“, sagte Laskin über den Weg seiner Modelle an die Spitze. „Eine große Rakete zu bauen, braucht Zeit.“
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