Reflection debuts Beam, an open-weight AI model to rival Chinese models at lower compute cost
Reflection AI ha presentado oficialmente Beam, su primer modelo de inteligencia artificial de peso abierto. Esta startup con sede en Brooklyn, fundada hace dos años, afirma que Beam iguala el rendimiento de los modelos abiertos líderes en China en pruebas avanzadas de razonamiento, pero a costos significativamente más bajos, lo que podría intensificar la carrera por crear una respuesta occidental a modelos como DeepSeek, Qwen y Z.ai.
La compañía compartió nuevos detalles en una extensa publicación en su blog, describiendo a Beam como un modelo de mezcla de expertos solo de texto, entrenado con aprendizaje de refuerzo de alto cómputo para ser efectivo en tareas de razonamiento, codificación y agentes, todo ello a «una fracción del costo de tokens y tiempo de inferencia» de sus rivales.
Beam es un modelo de 501 mil millones de parámetros con 23 mil millones de parámetros activos. Fue preentrenado en 23.8 billones de tokens y tiene una ventana de contexto de 1 millón de tokens. En comparación, el GLM-5.2 de Z.ai tiene aproximadamente 744 mil millones de parámetros totales con 40 mil millones activos.
Si bien las afirmaciones de rendimiento de Reflection no han sido verificadas de forma independiente, la empresa asegura que Beam obtiene puntuaciones a la par con el GLM-5.2 de Z.ai en pruebas avanzadas de razonamiento y supera a los modelos abiertos occidentales líderes actuales utilizando «3-4 veces menos cómputo de inferencia». Reflection lo llama un «modelo de trabajo» para empresas, el sector público y desarrolladores.
Reflection se posiciona contra laboratorios cerrados como Anthropic y OpenAI, contra modelos abiertos populares de desarrolladores chinos y contra jugadores occidentales como Mistral, Meta y Cohere. Su rival más directo en EE.UU. podría ser Inkling, el modelo abierto del Thinking Machines Lab de Mira Murati lanzado en julio. Los propios benchmarks de Reflection muestran que Beam supera a Inkling en cuatro pruebas de codificación donde ambos reportan resultados, aunque Inkling es un modelo multimodal y Beam es solo de texto.
Reflection fue fundada en 2024 por dos ex investigadores de Google DeepMind y ha recaudado aproximadamente $4.7 mil millones de patrocinadores, incluidos Nvidia, Sequoia Capital y Lightspeed Venture Partners, según PitchBook. Su última ronda valoró a la empresa en $25 mil millones antes de dinero.
La startup también ha estado asegurando cómputo, un ingrediente clave necesario para entrenar modelos de frontera capaces de atraer clientes lejos de los modelos cerrados de Anthropic y OpenAI, así como de los modelos de peso abierto más baratos de laboratorios chinos. Este verano, Reflection firmó acuerdos por más de $7 mil millones con SpaceX y Nebius para asegurar el acceso a los chips GB300 de Nvidia hasta 2029.
Reflection apunta a Beam y futuros modelos hacia empresas y naciones soberanas. La propuesta es construir «fábricas de IA», un producto que permitiría a las instituciones construir su propio sistema de IA personalizado y local entrenando los modelos de IA de Reflection con sus propios datos propietarios. Jensen Huang, CEO de Nvidia, cuyo respaldo incluye a Reflection, ha defendido durante mucho tiempo la idea de «fábricas de IA» y ha impulsado el fortalecimiento del ecosistema de IA abierta, una visión que también beneficiaría a Nvidia, cuyos GPU impulsarían esos sistemas.
Reflection ya ha comenzado a probar el concepto de una asociación de fábrica de IA soberana con el Grupo Shinsegae en Corea del Sur. La compañía dice que lanzará los pesos de Beam y todos los detalles técnicos este mes, con distribución a través de hiperescaladores y neoclouds e integraciones en bibliotecas de código abierto en el lanzamiento.