Reflection AI veröffentlicht die Gewichte seines Modells Beam
Reflection AI hat am 16. Oktober 2026 die Gewichte seines Sprachmodells Beam unter der Lizenz Apache 2.0 auf Hugging Face gestellt. In der ersten unabhängigen Messung kommt Beam im Intelligence Index von Artificial Analysis auf 30,3 Punkte – weniger als GLM-5.2 mit 33,7 und Metas am Vortag erschienenes Muse Spark Open mit 38,9.
✓ Aussagen gegen die Quellen geprüft · 16. Oktober 2026
Beam ist ein MoE (Mixture of Experts)Architektur, bei der je Anfrage nur ein Teil des Modells („Experten“) aktiv wird. So hat das Modell sehr viele Gesamt-Parameter, rechnet aber nur mit wenigen aktiven – das spart Rechenzeit.Mehr im Wissen →-Modell mit 501 Milliarden ParameterDie im Training gelernten „Stellschrauben“ eines Modells (gezählt in Milliarden). Mehr Parameter heißt grob mehr Kapazität, aber auch mehr Rechen- und Speicherbedarf – und sagt allein wenig über die Qualität.Mehr im Wissen →, von denen je TokenDie kleinste Verarbeitungseinheit eines Sprachmodells – ein Wortstück, kein ganzes Wort. Faustregel: rund 1.000 Tokens entsprechen grob 750 deutschen Wörtern. Preise und Kontextlängen werden in Tokens gerechnet.Mehr im Wissen → 23 Milliarden rechnen; es verarbeitet nur Text, das KontextfensterDie maximale Textmenge (in Tokens), die ein Modell pro Anfrage gleichzeitig „im Blick“ hat – Eingabe plus bisheriger Verlauf. Ist es voll, fällt Älteres aus dem Kontext.Mehr im Wissen → fasst eine Million Token. Die Gewichte gibt es in drei Fassungen: im vollen Format BF16 mit rund einem Terabyte, in FP8 für ältere Nvidia-Grafikprozessoren und in NVFP4 mit rund 280 Gigabyte. Zwei B200-Beschleuniger mit je 180 Gigabyte fassen die kleinste Fassung knapp, Hugging Face rät zu vier.
Zum Start bieten Baseten, Fireworks und Together das Modell über Hugging Face an, Amazon über SageMaker JumpStart in zwei US-Regionen. Vercels AI Gateway führt es für begrenzte Zeit kostenlos; dort lief es zuvor unter dem Tarnnamen „stealth/cat-jam“. Reflection liefert eine eigene, offene Agentenumgebung in Rust mit, in der Beam laut Hugging Face am besten arbeitet.
Mit der Freigabe hat Reflection seine Leistungstabelle erneut angepasst: Im SWE-bench Verified nennt es nun 81,6 statt 80,9 Prozent, im Terminal-Bench 2.1 weiter 80,1 Prozent. Die verkleinerten Fassungen weichen meist um ein bis zwei Prozentpunkte ab, teils nach oben. Alle diese Werte stammen von Reflection.
Artificial Analysis führt Beam 1.0 seit dem Freigabetag mit 30,3 Punkten (Index-Version 4.3). Nvidias Nemotron 3 Ultra liegt dort bei 22,9, GLM-5.2 von Zhipu in der höchsten Denkstufe bei 33,7, Kimi K3 bei 43,6 Punkten. Reflection hatte geworben, das Niveau von GLM-5.2 mit drei- bis viermal weniger Rechenaufwand zu erreichen. Für die Indexmessung erzeugte Beam 79 Millionen Ausgabetoken, deutlich weniger als der Median vergleichbarer Modelle mit 130 Millionen. Werte für den Coding- und den Agenten-Index, also Beams erklärte Stärken, fehlen ebenso wie Tempo und Kosten.