Beam: новый мощный open-weight модель для кодирования и задач агентов

Что произошло

Reflection выпустила свою первую open-weight модель Beam, которая представляет собой мощный инструмент для решения задач, связанных с кодированием, рассуждениями и работой агентов. Модель имеет 501 млрд параметров, но активно использует только 23 млрд, что делает её более эффективной в сравнении с другими моделями схожего масштаба.

Детали

Beam была обучена на 23,8 трлн токенов, включая данные из интернета и лицензированных наборов. Для обучения использовалось более 10,5 тыс. GPU NVIDIA GB300 в течение четырёх недель, что позволило сгенерировать более 100 млн «прогонов» (rollouts). Модель демонстрирует высокую эффективность на этапе вывода (inference), используя в 3–4 раза меньше вычислительных ресурсов, чем конкуренты.

«Beam сочетает в себе кодирование и агентские возможности с высокой эффективностью рассуждений», — отмечают разработчики.

Почему это важно

Beam предлагает уникальное сочетание мощности и эффективности, что делает её привлекательной для предприятий. Модель способна выполнять сложные задачи, такие как разработка программного обеспечения и работа с инструментами, при этом снижая затраты на вычисления. Это особенно важно для компаний, которые хотят использовать ИИ для автоматизации процессов.

Что дальше

Beam проходит финальные тесты и оценки, включая проверку на безопасность (red-teaming). В ближайшее время Reflection планирует опубликовать веса модели, технический отчёт и документацию для разработчиков. Это откроет новые возможности для интеграции Beam в различные приложения и системы.