Reflection AI анонсировала Beam: 501B MoE с открытыми весами

💻 Reflection AI анонсировала Beam: 501B MoE с открытыми весами

Первая открытая модель лаборатории: sparse MoE на 501 млрд параметров (23 млрд активных), преобучение на 23,8 трлн токенов, эффективный контекст до 1 млн. Лучший среди открытых в SWE-Bench Verified (80,9), но по сырой силе уступает Kimi K3. Заявленные «3–4 раза меньше FLOPs», чем у GLM 5.2, — частично следствие методологии подсчёта: без prefill, attention и overhead сервинга.

🌍 Реальная ценность — RL-инфраструктура: свыше 100 млн роллаутов за 4 недели на 10,5 тыс. NVIDIA GB300, асинхронные policy gradients, устойчивые к отставанию весов на 107 версий. Заявка на открытую западную альтернативу Kimi K3 и Qwen.

👤 Веса под Apache 2.0 и техотчёт обещаны «в этом месяце»; ранний доступ уже открыт. Сравнений на выровненном compute-бюджете нет — выводы об эффективности рано.

Источник 1: https://reflection.ai/blog/introducing-beam Источник 2: https://platform.reflection.ai/