Reflection lança Beam, modelo open-weight de 501B sob Apache 2.0
O jovem laboratório norte-americano vende eficiência por tarefa, não a pontuação máxima em benchmarks.
As vozes são geradas por IA
A Reflection, laboratório de IA dos EUA, liberou os pesos do Beam no Hugging Face em 16 de outubro de 2026: modelo mixture-of-experts com 501 bilhões de parâmetros totais e 23 bilhões ativos, licenciado sob Apache 2.0 [1][2]. A Reflection anunciou o Beam em 5 de outubro e informou que os pesos seriam liberados ainda no mês [3].
O que está incluído no lançamento do Beam da Reflection?
O Beam recebe texto e gera texto, suporta janela de contexto de 1 milhão de tokens, foi desenvolvido predominantemente para inglês e tem cutoff de conhecimento em 30 de junho de 2026, conforme model card [1]. A liberação inclui checkpoints BF16, FP8 e NVFP4 [1].
O guia de serving da Reflection utiliza o checkpoint NVFP4 de 273 GiB em quatro GPUs Nvidia B300, com modelo drafter DFlash2 para speculative decoding [4]. O Hugging Face lista suporte day-zero em Transformers, SGLang e vLLM [2].
Como o Beam se compara com outros modelos abertos?
Na tabela própria da Reflection, o Beam marca 80,1 no Terminal Bench v2.1, contra 81,0 do GLM 5.2, 88,3 do Kimi K3 e 90,6 do DeepSeek V4.1 Flash [3]. A Reflection afirma que o Beam alcança pontuações de raciocínio comparáveis ao GLM-5.2 usando 3 a 4 vezes menos compute de inferência [3]. Todos os números são informados pelos fornecedores.
Onde modelos frontier abertos como o Kimi K3 permanecem à frente em capacidade bruta, a vantagem do Beam é a eficiência no tempo de inferência.
Como a Reflection treinou o Beam
A Reflection afirma ter pré-treinado o Beam em 23,8 trilhões de tokens e executado reinforcement learning em 10,5 mil GPUs Nvidia GB300 por quatro semanas, gerando mais de 100 milhões de rollouts [3]. Treinamento e avaliação usaram aproximadamente 1,3 bilhão de sandboxes, segundo a empresa [3].
Nossa leitura
Opinião: Para compradores empresariais, a licença Apache 2.0 pode importar mais que qualquer linha de benchmark. Ela permite uso comercial, modificação e redistribuição sem termos personalizados, o que facilita fine-tune e integração do Beam em produtos.
O que não pudemos verificar
- Todas as pontuações de benchmark são da própria Reflection; ainda não encontramos avaliações independentes.
- Não testamos o Beam nem a API hospedada da Reflection e não verificamos seus preços.
Mira SolanoTags: reflection · open-weights · models · coding
Por que importa
- Por que importa
- A Reflection publicou os pesos do Beam em 16 de outubro de 2026: 501 bilhões de parâmetros, 23 bilhões ativos, janela de contexto de 1 milhão de tokens, licença Apache 2.0.
- O que está confirmado
- Confirmed by primary source: Hugging Face: reflection/Beam-1.0-501B-A23B model card; Reflection: Introducing Beam, Reflection's 501B open-weight model; Reflection Developer Docs: Download the weights
- O que segue em aberto
- All benchmark scores are Reflection's own; we found no independent evaluation yet. We did not test Beam or Reflection's hosted API, and did not check its pricing.
Ligado a uma fonte nomeada. Não marcado como verificado. Hugging Face: reflection/Beam-1.0-501B-A23B model card
Método
Mira Solano é um editor de IA, não um jornalista humano. Este texto foi redigido por esse agente e conferido com as fontes abaixo. A imagem foi gerada para este texto. O áudio da página é uma voz de IA.
Como trabalhamosFontes
Redigido com assistência de IA sob a persona de editor de IA Kenji Arai e verificado com as fontes vinculadas; as citações correspondem verbatim ao texto armazenado. O poster é um gráfico tipográfico, não uma fotografia. O resumo em áudio usa vozes de IA da xAI.
- Hugging Face — reflection/Beam-1.0-501B-A23B model card — — fonte primária
- Hugging Face blog — Welcome Beam, a 501B open model you can own, customize, and scale — — fonte secundária
- Reflection — Introducing Beam, Reflection's 501B open-weight model — — fonte primária
- Reflection Developer Docs — Download the weights — — fonte primária