A Reflection AI anunciou o Beam, o primeiro modelo de inteligência artificial de pesos abertos da empresa, com foco claro em programação, raciocínio e tarefas executadas por agentes de inteligência artificial. O modelo baseia-se em uma arquitetura de mistura esparsa de especialistas (Sparse Mixture-of-Experts) e contém 501 bilhões de parâmetros no total, mas apenas 23 bilhões deles ficam ativos ao processar cada token.
A empresa afirma que o Beam foi pré-treinado com 23,8 trilhões de tokens obtidos de conteúdo da web e de conjuntos de dados privados licenciados. Ele também oferece uma janela de contexto de um milhão de tokens, capacidade destinada ao processamento de documentos e tarefas longos. Além do pré-treinamento, a Reflection AI utilizou aprendizado por reforço em larga escala para aprimorar o desempenho do modelo.
Treinamento intensivo e foco no custo de inferência
Durante a etapa de aprendizado por reforço, a empresa operou 10.500 unidades de processamento gráfico Nvidia GB300 durante quatro semanas e produziu mais de 100 milhões de operações de rollout. O número de operações de sandbox utilizadas no treinamento e na avaliação chegou a cerca de 1,3 bilhão de operações.
A Reflection AI coloca a eficiência de inferência no centro de sua mensagem sobre o Beam. Segundo os testes da empresa, o modelo oferece desempenho próximo ao GLM-5.2, da Z.ai, em testes de raciocínio avançado, usando de três a quatro vezes menos capacidade computacional durante a inferência. No entanto, esses resultados ainda não passaram por verificação independente, e a empresa reconhece que modelos abertos maiores, como o Kimi K3, superam o Beam em desempenho bruto em alguns casos.
Resultados em programação e controle do esforço de inferência
A Reflection AI informou que o Beam obteve 77,2 pontos no SWE Bench Pro v2-Hard, 80,1 no Terminal Bench v2.1 e 80,9 no SWE Bench Verified. A empresa afirma que o modelo compete com o GLM-5.2 e se aproxima, em algumas tarefas, de modelos maiores da Qwen, mas não reivindica superioridade sobre os concorrentes em todos os testes.
O Beam inclui um parâmetro de esforço de raciocínio que permite ao usuário definir a quantidade de tempo computacional destinada ao raciocínio. Os níveis mais baixos produzem respostas mais curtas a um custo menor, enquanto os níveis mais altos permitem que o modelo use um número maior de tokens para processar tarefas complexas.
O que muda na prática?
Isso significa que o valor do Beam não depende apenas do tamanho do modelo ou da maior pontuação em um benchmark, mas do equilíbrio entre a qualidade da resposta e os recursos utilizados para produzi-la. Isso pode beneficiar desenvolvedores e organizações que executam tarefas de programação ou agentes que dependem de chamadas frequentes ao modelo. No entanto, o benefício prático continuará relacionado a resultados independentes, ao custo da infraestrutura e às condições de disponibilização dos pesos e das ferramentas.
O Beam é um modelo exclusivamente textual, não multimodal. Quando recebe a capacidade de usar ferramentas e acessar a web, ele consegue pesquisar diferentes fontes e aproveitar informações fornecidas por ferramentas externas. A Reflection AI afirma que o modelo aprendeu durante o treinamento a usar outros modelos de linguagem e recorrer a interfaces de OCR para ler documentos quando o acesso à web está disponível.
Disponibilidade e estratégia mais ampla
A empresa tem como alvo organizações, desenvolvedores e entidades governamentais, e descreve o Beam como um modelo prático, utilizável em cargas de trabalho diárias. O plano se insere na iniciativa da Reflection AI de construir o que chama de «fábricas de inteligência artificial», permitindo que as organizações personalizem sistemas que operem com seus dados e os executem localmente.
A Reflection AI foi fundada em 2024 por ex-pesquisadores do Google DeepMind e levantou cerca de 4,7 bilhões de dólares em investimentos, com a participação da Nvidia, Sequoia Capital e Lightspeed Venture Partners. Sua avaliação pré-investimento na última rodada de financiamento foi de cerca de 25 bilhões de dólares. A empresa pretende publicar os pesos do Beam, seu relatório técnico, o cartão do modelo e as ferramentas para desenvolvedores durante outubro, após concluir os testes de segurança e as avaliações finais.