Стартап Reflection AI представил свою первую модель Beam — открытую (Apache 2.0i) альтернативу лидирующим китайским open-source моделям GLM-5.2 от Z.ai и Qwen 3.8-Max от Alibaba. По заявлению компании, Beam сопоставима с ними по метрикам, но требует в 3-4 раза меньше вычислительных мощностей на инференсе, то есть экономит токены и работает быстрее и дешевле.

Полной замены китайскому опенсорсу не произошло — Beam именно «на уровне» конкурентов, а не превосходит их. Но это первый релиз двухлетнего стартапа с оценкой $25 млрд, и сам факт появления убедительной западной открытой модели уже стал заметным событием: у западных компаний до этого не было ответа китайским лабораториям, задающим темп среди мощных открытых моделей.

• У Beam 501 млрд параметров, из них 23 млрд активных (MoEi-архитектура); модель обучена с нуля, без использования чужих моделей
• Предобучение заняло месяц на 24 трлн токенов
• Reflection провели самый крупный из задокументированных RL-ран: 4 недели на 10,5 тыс. чипов GB300, которые компания арендует у Маска за $150 млн в месяц
• По данным Love. Death. Transformers., у Beam, как и у Colossus Маска, наблюдаются «дико низкие флопсы»
• Reflection всего два года, компания привлекла $4,6 млрд инвестиций, последний раунд оценил её в $25 млрд; среди инвесторов — Nvidia, Sequoia и Lightspeed
• Компания заключила соглашение с Nebius Аркадия Воложа на $1 млрд вычислительных мощностей и многомиллиардную сделку со SpaceX
• CEO Миша Ласкин руководил разработкой моделей для Gemini в Google DeepMind, технический директор Иоаннис Антоноглу участвовал в создании AlphaGo и AlphaZero и возглавлял RLHF-обучение Gemini
• Ласкин сравнил использование закрытой модели с арендой квартиры: компания зависит от владельца модели, его цен и правил, тогда как открытую модель можно запускать на своих серверах и настраивать самостоятельно
• Монетизация: сама модель Beam бесплатна, Reflection планирует зарабатывать на ПО и инфраструктуре для внедрения агентов, тонкой настройки и масштабного запуска моделей компаниями и государствами