Reflection AI stellt Beam vor, sein erstes Modell mit offenen Gewichten

Reflection AI, ein zwei Jahre altes Startup, das von Nvidia ↗ 2.12% unterstützt wird, hat am Montag, den 5. Oktober 2026, Beam veröffentlicht. Beam ist das erste KI-Modell des Unternehmens mit offenen Gewichten. Reflection gibt an, dass es bei fortgeschrittenen Benchmarks zur Schlussfolgerung mit führenden chinesischen offenen Modellen gleichzieht und dabei deutlich weniger Rechenleistung verbraucht. Das Unternehmen beschreibt Beam als ein "Sparse Mixture-of-Experts"-System mit insgesamt 501 Milliarden Parametern, von denen 23 Milliarden gleichzeitig aktiv sind. Es wurde für Programmierung, Schlussfolgerungen und agentenbasierte Aufgaben entwickelt.unite+3

Die Veröffentlichung bringt ein gut finanziertes US-Labor in ein Rennen, das bisher hauptsächlich von chinesischen Entwicklern wie DeepSeek, Alibabas ↗ 4.68% Qwen-Team und Z.ai angeführt wurde. TechCrunch berichtete, dass die Ankündigung die Wochenendmeldungen von Axios bestätigte, wonach eine Veröffentlichung kurz bevorstand.techcrunch+1

Die Leistungsansprüche

Reflection gibt an, dass Beam bei fortgeschrittenen Benchmarks zur Schlussfolgerung etwa so gut abschneidet wie Z.ai:s GLM-5.2, während es "3-4-mal weniger Rechenaufwand" benötigt. Zudem behauptet das Unternehmen, dass Beam die derzeit führenden westlichen offenen Modelle übertrifft. Reflection beschreibt Beam als nahe an Qwen 3.8-Max bei Programmier- und Agentenaufgaben. Gleichzeitig räumte man ein, dass Moonshots Kimi K3 bei der reinen Leistungsfähigkeit noch vorne liegt.quantumzeitgeist+2

Reflection veröffentlichte eigene Benchmark-Ergebnisse: 80,1 bei Terminal Bench v2.1, 80,9 bei SWE-Bench Verified und 90,5 bei GPQA Diamond. Die Rechenzahlen sind Schätzungen, keine gemessenen Betriebskosten. Sie lassen das Prompt-Prefilling und den Server-Overhead außer Acht, weshalb das Unternehmen sie als annähernd bezeichnete. TechCrunch merkte an, dass keine dieser Behauptungen unabhängig verifiziert wurde.unite+1

Das Unternehmen teilte mit, dass Beam auf 23,8 Billionen Token vortrainiert wurde und ein Kontextfenster von 1 Million Token besitzt. Die Phase des verstärkenden Lernens dauerte vier Wochen auf 10.500 Nvidia GB300 GPUs und produzierte mehr als 100 Millionen Rollouts. Reflection bezeichnet Beam als "Arbeitspferd-Modell" für Unternehmen, den öffentlichen Sektor und Entwickler.techcrunch+1

Veröffentlichungspläne

Reflection plant, die Gewichte von Beam später im Oktober unter einer Apache 2.0-Lizenz zu veröffentlichen. Ein technischer Bericht, eine Modellkarte sowie Werkzeuge zum Ausführen und Feinabstimmen des Modells werden mitgeliefert. Bis dahin ist eine frühe Version für ausgewählte Nutzer über eine Warteliste zugänglich, während die abschließenden Sicherheitstests fortgesetzt werden. Das Unternehmen gibt an, Beam über Hyperscaler und Neocloud-Anbieter zu vertreiben.techcrunch+2

Größere Ambitionen

Bloomberg berichtete, dass das Unternehmen von zwei ehemaligen Google DeepMind-Forschern gegründet wurde. Reflection gibt an, seine Modelle mit offenen Gewichten an die Genesis Mission des Energieministeriums zu liefern, die die 17 nationalen Labore der USA bedient. Laut Axios ist das langfristige Ziel des Startups eine "KI-Fabrik", die es Institutionen ermöglichen soll, eigene kostengünstige KI-Systeme auf Basis ihrer eigenen Daten zu erstellen. Axios berichtete zudem, dass Reflection kürzlich Verträge mit Nebius ↘ 4.22% und SpaceX zur Anmietung von Nvidia-Servern unterzeichnet hat.axios+2

CEO Misha Laskin sagte, es werde Zeit brauchen, bis die Modelle des Unternehmens die fortschrittlichsten Fähigkeiten erreichen. "Sie sind ein bisschen wie Raketen", sagte er gegenüber CNBC.axios