Reflection AI wydało Beam, model o otwartych wagach i 501B parametrów na licencji Apache 2.0 do kodowania i agentów

Wpis archiwalny: opisuje wydarzenie z 16 października 2026, a opublikowaliśmy go 8 listopada 2026. Dane pochodzą ze źródeł z tamtego dnia i mogły się od tego czasu zmienić.

16 października 2026 r. firma Reflection AI opublikowała na Hugging Face wagi Beam, swojego pierwszego modelu o otwartych wagach, na licencji Apache 2.0, co ogłoszono we wpisie Reflection o dostępności Beam. Beam to model mixture-of-experts stworzony do kodowania, rozumowania i agentów działających w długim horyzoncie, a firma zapowiedziała go po raz pierwszy 5 października.

Co się zmieniło

• Beam miał 501B parametrów łącznie i 23B aktywnych. Blog Hugging Face opisał go jako model wyłącznie tekstowy z kontekstem 1M, 52 warstwami i 256 ekspertami, z których 8 było routowanych.
• Udostępniono checkpointy BF16, FP8 i NVFP4 oraz drafter spekulatywny, a wagi BF16 zajmowały około 1 TB.
• Dostępne były poziomy rozumowania: low, medium (domyślny), high, xhigh i max.
• Wsparcie od dnia premiery (day-0) obejmowało Transformers, vLLM, SGLang, Unsloth, Axolotl, TokenSpeed i NVIDIA Dynamo.
• Reflection udostępniła też jako open source Mirror, harness CLI z frontendem w Pythonie i rdzeniem w Rust, oferujący wznawialne rozmowy, równoległych agentów w worktrees oraz skille, rozszerzenia MCP i Python.
• API Reflection weszło w publiczną betę pod adresem platform.reflection.ai i było bezpłatne na start.

Co to oznaczało dla osób budujących z AI

Deweloperzy dostali duży model do kodowania na licencji Apache, ze wsparciem od dnia premiery w popularnych stosach inferencyjnych i własnym otwartym harnessem dla agentów. Reflection podała, że Beam testowano z Pi, OpenCode i Hermes. Wśród zgłoszonych wyników były 80,9 w SWEBench Verified, 65,5 w SWE Bench Pro v1, 80,1 w Terminal Bench v2.1 i 90,5 w GPQA Diamond.

Platformy, trening i źródła

Wśród platform startowych były AWS, Baseten, Cloudflare, CoreWeave, Databricks, Fireworks AI, Google Cloud, LM Studio, Microsoft Foundry, NVIDIA NIMs, Ollama, OpenRouter, Together AI i Vercel, a dla wdrożeń on-prem także Dell i HPE. Według ogłoszenia Reflection z 5 października Beam został wstępnie wytrenowany na 23,8T tokenów, a następnie trenowany metodą RL na ponad 100M rolloutów z użyciem 10,5K GPU GB300 przez 4 tygodnie. Więcej szczegółów jest na stronie modelu Beam na Hugging Face i we wpisie na blogu Hugging Face o Beam.

Źródła

• Beam is now available - Reflection (Reflection AI, 16 października 2026, oficjalne)
• Introducing Beam: Reflection’s 501B open-weight model - Reflection (Reflection AI, 5 października 2026, oficjalne)
• reflection/Beam-1.0-501B-A23B (Reflection AI, oficjalne)
• Welcome Beam: a 501B open model you can own, customize, and scale (Hugging Face, 16 października 2026)

Tekst przygotowany z pomocą AI wyłącznie na podstawie źródeł wymienionych powyżej. Zanim trafił na stronę, przeszedł automatyczną kontrolę dat, źródeł i wszystkich wersji językowych.