Deskripsi
Beam adalah model open-weight yang dikembangkan oleh Reflection, dengan 501 miliar parameter dan 23 miliar aktif. Model ini dirancang untuk menangani pemrograman, penalaran, dan beban kerja agentic dengan efisien. Kemampuan Beam merupakan hasil dari investasi signifikan dalam pretraining dan pembelajaran penguatan (RL). Model ini dilatih sebelumnya pada 23,8 triliun token berkualitas tinggi dari berbagai sumber, memastikan bahwa ia sebanding atau melampaui model open yang seukuran. Pelatihan RL melibatkan lebih dari 100 juta rollout pada 10,5K GPU NVIDIA GB300, dengan fokus pada efisiensi komputasi yang tinggi.
Baca Selengkapnya
Beam bersaing dengan model yang lebih besar seperti GLM 5.2 dan mendekati Qwen 3.8-Max dalam tugas pemrograman dan agentic. Model ini unggul dalam efisiensi inferensi, memberikan lebih banyak kecerdasan per token dengan biaya yang lebih rendah. Model ini sedang menjalani evaluasi akhir, dengan bobot dan laporan teknis yang akan dirilis segera.
Arsitektur model ini mencakup desain Mixture-of-Experts (MoE) yang jarang, memungkinkan kemampuan penalaran dan pemrograman yang efisien. Pelatihan RL Beam menekankan pembelajaran yang stabil, bahkan dengan gradien kebijakan asinkron, memastikan kinerja yang kuat di berbagai tugas.
Beam cocok untuk perusahaan yang ingin mengintegrasikan kemampuan AI canggih ke dalam alur kerja mereka. Model ini mendukung berbagai aplikasi, mulai dari pengembangan perangkat lunak hingga alur kerja pembelajaran mesin, dan dapat disesuaikan dengan berbagai lingkungan. Reflection berencana untuk merilis Beam di bawah lisensi Apache 2.0, menjadikannya dapat diakses oleh pengembang untuk dibangun lebih lanjut.
- KategoriModel AI & LLM
- Model HargaOpen source
- PenerapanCloud
- PlatformWeb
Fitur Inti Beam
501 miliar parameter
Model Sparse Mixture-of-Experts
Dilatih sebelumnya pada 23,8 triliun token
Pembelajaran penguatan dengan komputasi tinggi
Bersaing dengan model yang lebih besar
Kinerja inferensi yang efisien
Model open-weight
Lisensi Apache 2.0
Cara menggunakan Beam?
Daftar: Bergabunglah dengan daftar tunggu untuk akses awal
Konfigurasi: Siapkan model untuk tugas spesifik Anda
Gunakan: Integrasikan Beam ke dalam alur kerja Anda
Optimalkan: Sesuaikan upaya penalaran untuk efisiensi
Kasus Penggunaan Beam
- Pemrograman Perusahaan
- Penalaran Canggih
- Beban Kerja Agentic
- Alur Kerja Pembelajaran Mesin
- Pengembangan Perangkat Lunak
