Reflection выпустила открытую модель Beam для снижения затрат на inference
Американская компания Reflection AI представила открытую модель Beam с 501 млрд параметров. Она показывает результаты на уровне ведущих китайских моделей при использовании в 3–4 раза меньших вычислительных ресурсов.
Снижение затрат на inference и возможность локального дообучения на корпоративных данных позволяют компаниям и госструктурам создавать собственные ИИ-системы без привязки к закрытым западным или китайским моделям.
Reflection AI официально выпустила модель Beam — текстовую mixture-of-experts с 23 млрд активных параметров. Модель обучена на 23,8 трлн токенов и имеет контекстное окно в 1 млн токенов.
По заявлениям компании, Beam сопоставима с китайской GLM-5.2 на бенчмарках рассуждений и кодирования, но требует существенно меньше ресурсов на инференс. Веса модели планируется открыть в текущем месяце.
Reflection позиционирует Beam для предприятий и суверенных проектов через концепцию «AI factories» — локальных систем, дообучаемых на собственных данных заказчика.
По материалам
