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Reflection AI lanzó Beam, un modelo de pesos abiertos de 501B parámetros con licencia Apache 2.0 para programación y agentes
El 16 de octubre de 2026, Reflection AI publicó en Hugging Face los pesos de Beam, su primer modelo de pesos abiertos, bajo Apache 2.0. Beam es un modelo de mezcla de expertos de 501B parámetros, con 23B activos, creado para programación, razonamiento y agentes.
Entrada de archivo: cubre un hecho del 16 de octubre de 2026 y la publicamos el 8 de noviembre de 2026. Los datos provienen de fuentes de esa fecha y pueden haber cambiado desde entonces.
El 16 de octubre de 2026, Reflection AI publicó en Hugging Face los pesos de Beam, su primer modelo de pesos abiertos, bajo la licencia Apache 2.0, según anunció en la publicación de Reflection sobre la disponibilidad de Beam. Beam es un modelo de mezcla de expertos creado para programación, razonamiento y agentes de horizonte largo, y la empresa lo había anunciado por primera vez el 5 de octubre.
Qué cambió
- Beam tenía 501B parámetros en total y 23B activos. El blog de Hugging Face lo describió como un modelo solo de texto con contexto de 1M, 52 capas y 256 expertos, 8 de ellos enrutados.
- Se proporcionaron checkpoints en BF16, FP8 y NVFP4 y un drafter especulativo, y los pesos en BF16 ocupaban cerca de 1 TB.
- Los niveles de razonamiento eran low, medium (el predeterminado), high, xhigh y max.
- El soporte desde el primer día abarcó Transformers, vLLM, SGLang, Unsloth, Axolotl, TokenSpeed y NVIDIA Dynamo.
- Reflection también publicó como código abierto Mirror, un harness de CLI con interfaz en Python y núcleo en Rust que ofrece conversaciones reanudables, agentes en paralelo en worktrees, y skills, MCP y extensiones de Python.
- La API de Reflection pasó a beta pública en
platform.reflection.aiy era gratuita para empezar.
Qué significó para quienes construyen con IA
Quienes desarrollan obtuvieron un gran modelo de programación con licencia Apache, con soporte desde el primer día en los stacks de inferencia más comunes y su propio harness abierto para agentes. Reflection indicó que Beam se probó con Pi, OpenCode y Hermes. Entre los resultados reportados para Beam figuraban 80.9 en SWEBench Verified, 65.5 en SWE Bench Pro v1, 80.1 en Terminal Bench v2.1 y 90.5 en GPQA Diamond.
Plataformas, entrenamiento y fuentes
Entre las plataformas de lanzamiento estaban AWS, Baseten, Cloudflare, CoreWeave, Databricks, Fireworks AI, Google Cloud, LM Studio, Microsoft Foundry, NVIDIA NIMs, Ollama, OpenRouter, Together AI y Vercel, además de Dell y HPE para instalaciones locales (on-prem). El anuncio de Reflection del 5 de octubre indicó que Beam se preentrenó con 23.8T tokens y luego se entrenó con RL en más de 100M de rollouts usando 10.5K GPU GB300 durante 4 semanas. Hay más detalles en la página del modelo Beam en Hugging Face y en la publicación del blog de Hugging Face sobre Beam.
Fuentes
- Beam is now available - Reflection (Reflection AI, 16 de octubre de 2026, oficial)
- Introducing Beam: Reflection’s 501B open-weight model - Reflection (Reflection AI, 5 de octubre de 2026, oficial)
- reflection/Beam-1.0-501B-A23B (Reflection AI, oficial)
- Welcome Beam: a 501B open model you can own, customize, and scale (Hugging Face, 16 de octubre de 2026)
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