Reflection Beam: offenes Modell mit 501 Milliarden Parametern
Das US-Unternehmen Reflection, gegründet von ehemaligen Forschern von Google DeepMind, hat am 6. Oktober sein Sprachmodell Beam vorgestellt. Die Gewichte sollen noch im Oktober unter einer offenen Lizenz erscheinen.
Beam ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit insgesamt 501 Milliarden Parametern, von denen je Token nur 23 Milliarden aktiv sind. Trainiert wurde es auf 23,8 Billionen Tokens. Das Kontextfenster liegt bei 256.000 Tokens. Gewichte, technischer Bericht und Modellkarte sollen unter der Apache-2.0-Lizenz erscheinen, die auch kommerzielle Nutzung erlaubt.
Reflection betont die Effizienz: Beam soll beim Schlussfolgern ähnlich gut abschneiden wie größere Modelle, dafür aber drei- bis viermal weniger Rechenleistung pro Antwort brauchen. In eigenen Tests nennt das Unternehmen unter anderem 97,8 Punkte im Mathematiktest AIME 2026 und 90,5 Punkte bei GPQA Diamond. Unabhängige Messungen stehen noch aus.
Für das Nachtraining mit bestärkendem Lernen liefen laut Reflection rund 10.500 Nvidia-GB300-Grafikprozessoren vier Wochen lang. Zugang vorab gibt es über eine Warteliste auf der Plattform des Unternehmens.
Mit Beam, Mistral Large 4 und Aleph Alpha Kolibri wächst die Auswahl starker offener Modelle schnell. Ob sich eigener Betrieb lohnt, erklärt Open-Weight-Modelle oder API; was ein Modell auf dem eigenen Rechner braucht, steht in KI lokal ausführen.
Quellen
Eigene Zusammenfassung auf Grundlage der genannten Quellen, erstellt mit Unterstützung von KI, geprüft und redaktionell verantwortet von Leon Blatz. Illustration: Tokenlabor, per Programm gezeichnet, kein KI-Bild.
