Reflection dévoile Beam, un modèle open weight de 501B

L’argument de vente, c’est l’efficacité. Reflection affirme que Beam obtient des scores proches de GLM 5.2 de Z.ai en raisonnement avancé, tout en demandant trois à quatre fois moins de calcul d’inférence, une estimation qu’elle présente comme approximative et non comme un coût mesuré. Dans son propre tableau, Beam reste légèrement derrière GLM 5.2 sur la plupart des benchmarks de raisonnement et passe devant sur SWE-Bench Pro, 65.5 contre 62.1, tandis que Qwen 3.8-Max fait mieux sur les deux. Reflection reconnaît aussi que Kimi K3 reste en tête pour la capacité brute.

Reuters, dans une dépêche reprise par Asharq Al-Awsat, présente Beam comme la réponse américaine aux modèles ouverts chinois et rappelle que le laboratoire a été fondé en 2024 par deux anciens chercheurs de DeepMind, Misha Laskin et Ioannis Antonoglou. SiliconANGLE indique que Beam démarre dans le cadre d’un programme d’accès anticipé et que Reflection a levé des fonds pour une valorisation de 25 milliards de dollars.

Pour les équipes qui hébergent leurs modèles elles-mêmes, Beam ajoute, une fois les poids publiés, une option open weight américaine qui se vend sur le coût par réponse plutôt que sur les meilleurs scores.