Reflection AI представила открытую ИИ-модель для конкуренции с китайскими продуктами

Заметное событие всколыхнуло криптовалютные рынки. Американская Reflection AI выпустила Beam — свою первую модель с открытыми весами, которая насчитывает 501 млрд параметров и активирует 23 млрд на запрос. Introducing Beam: a highly efficient agentic open model with 501B total parameters and 23B active. — Frontier reasoning efficiency — Advances the Western open frontier on coding & agentic tasks — Trained end-to-end from scratch Full weights release this month.

Learn more about Beam: Компания делает ставку на программирование и работу ИИ-агентов и заявляет, что Beam сопоставима с китайской GLM-5. 2 при значительно меньших затратах на инференс. Beam стала первой моделью Reflection AI, которая выходит за пределы внутренних разработок компании.

Динамика рынка

Стартап позиционирует ее как конкурента китайским открытым моделям, включая GLM-5. По данным Reflection, Beam показывает сопоставимые результаты с GLM-5. 2 и приближается к Qwen3.

8-Max в задачах программирования и работы автономных ИИ-агентов. Модель построена по архитектуре Mixture of Experts (MoE). Всего Beam содержит 501 млрд параметров, однако при обработке одного запроса активными остаются около 23 млрд.

Это позволяет снизить вычислительные затраты по сравнению с моделями сопоставимого класса. Reflection утверждает, что на продвинутых тестах рассуждения Beam показывает результаты на уровне GLM-5. 2, используя в 3–4 раза меньше вычислительных ресурсов при инференсе.

Влияние на рынки

При этом китайская Kimi K3 пока опережает Beam по абсолютным возможностям, признает компания. Для обучения Beam Reflection использовала масштабную инфраструктуру Nvidia. Высоконагруженный этап обучения с подкреплением продолжался четыре недели и задействовал 10 500 GPU NVIDIA GB300, на которых было выполнено более 100 млн прогонов.

Еще около 1,3 млрд виртуальных сред использовались для обучения и проверки модели. Максимальная длина контекста во время этого этапа достигала 256 000 токенов, а одновременно система могла поддерживать до 110 000 параллельных прогонов. Базовую версию Beam предварительно обучали менее четырех недель на кластере из 6144 NVIDIA GB300 NVL72.

Для этого использовали 23,8 трлн токенов из веб-источников, публичных данных и лицензированных наборов.

Криптовалютные рынки внимательно следят за этим событием, а инвесторы оценивают его возможное влияние на цены.