Reflection AI presenta oficialmente Beam, su primer modelo de IA de peso abierto y de frontera. La startup de dos años con sede en Brooklyn afirma que Beam iguala el rendimiento de los principales modelos abiertos chinos en puntos de referencia de razonamiento avanzado a costos dramáticamente más bajos, una afirmación que podría calentar la carrera para construir una respuesta occidental a DeepSeek, Qwen y Z.ai.
El anuncio de Reflection confirma los informes de Axios durante el fin de semana de que la startup estaba cerca de su lanzamiento. La compañía compartió nuevos detalles en una extensa publicación de blog el lunes, que describió a Beam como un modelo de mezcla de expertos de solo texto entrenado en aprendizaje por refuerzo de alta computación para ser efectivo en tareas de razonamiento, codificación y agentes a «una fracción del costo simbólico y el cálculo del tiempo de inferencia» de sus rivales.
Beam es un modelo de 501 mil millones de parámetros con 23 mil millones de parámetros activos. Fue entrenado previamente con 23,8 billones de tokens y tiene una ventana de contexto de 1 millón de tokens. En comparación, el GLM-5.2 de Z.ai tiene aproximadamente 744 mil millones de parámetros totales con 40 mil millones activos.
Las afirmaciones de rendimiento de Reflection no se han verificado de forma independiente, pero en puntos de referencia de razonamiento avanzado, la compañía dice que Beam obtiene una puntuación a la par con el GLM-5.2 de Z.ai y supera a los principales modelos abiertos occidentales de la actualidad mientras utiliza «3 a 4 veces menos computación de inferencia». Reflection lo llama un “modelo de caballo de batalla” para las empresas, el sector público y los desarrolladores.
Reflection se está posicionando contra laboratorios cerrados como Anthropic y OpenAI, contra modelos abiertos populares de desarrolladores chinos y contra jugadores occidentales como Mistral, Meta y Cohere. Su rival estadounidense más directo podría ser Inkling, el modelo abierto del Thinking Machines Lab de Mira Murati lanzado en julio. Los propios puntos de referencia de Reflection muestran que Beam supera a Inkling en cuatro pruebas de codificación en las que ambos informan resultados, pero Inkling es un modelo multimodal y Beam es solo de texto.
Reflection fue fundada en 2024 por dos ex investigadores de Google DeepMind y ha recaudado aproximadamente 4.700 millones de dólares de patrocinadores, incluidos Nvidia, Sequoia Capital y Lightspeed Venture Partners, según PitchBook. Su última ronda valoró a la empresa en una valoración previa al dinero de 25.000 millones de dólares.
La startup también ha estado bloqueando la computación, un ingrediente clave necesario para entrenar modelos de frontera capaces de alejar a los clientes de los modelos cerrados de Anthropic y OpenAI, así como de los modelos abiertos más baratos de los laboratorios chinos. Este verano, Reflection firmó acuerdos por un valor conjunto de más de 7 mil millones de dólares con SpaceX y Nebius para asegurar el acceso a los chips GB300 de Nvidia hasta 2029.
La reflexión apunta a Beam y a los modelos futuros hacia las empresas y las naciones soberanas. El argumento es construir “fábricas de IA”, un producto que permitiría a las instituciones construir su propio sistema de IA local personalizado entrenando los modelos de IA de Reflection con sus propios datos patentados. El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, cuya empresa respalda a Reflection, ha defendido durante mucho tiempo la idea de la “fábrica de IA” y ha presionado para fortalecer el ecosistema abierto de IA, una visión que también beneficiaría a Nvidia, cuyas GPU impulsarían esos sistemas.
Axios informó que los fondos de cobertura y las empresas comerciales se encuentran entre los que desean construir tales sistemas. Reflection ya ha comenzado a probar el concepto de una asociación soberana de fábrica de IA con Shinsegae Group en Corea del Sur.
Reflection dice que publicará los pesos de Beam y los detalles técnicos completos este mes, con distribución a través de hiperescaladores y neonubes e integraciones a través de bibliotecas de código abierto en el lanzamiento.
Reflection no respondió a tiempo a las solicitudes de TechCrunch de más información.
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