La startup Reflection AI, respaldada por Nvidia, presentó Beam el 5 de octubre de 2026: su primer modelo de frontera de pesos abiertos y un disparo directo a los modelos abiertos chinos de bajo costo que han estado ganando en precio todo el año. La propuesta no es que Beam supere abiertamente a los mejores modelos abiertos de China; es que los iguala quemando mucho menos cómputo que cualquier otro rival estadounidense o europeo, según TechCrunch.

Reflection dice que Beam obtiene puntuaciones comparables en razonamiento avanzado, programación y benchmarks de agentes al GLM-5.2, el modelo abierto insignia de Z.ai de Pekín lanzado en junio, y que está cerrando la brecha con Qwen3.8-Max en tareas de programación y agentes. La afirmación de eficiencia es el titular: la empresa dice que Beam es de tres a cuatro veces más eficiente que los modelos abiertos occidentales rivales en costo por token y cómputo en inferencia, gracias al aprendizaje por refuerzo de alto cómputo durante el entrenamiento que enseña al modelo a razonar en menos pasos.

Sobre el papel, Beam es un modelo mixture-of-experts solo de texto de 501.000 millones de parámetros con solo 23.000 millones de parámetros activos por tarea, entrenado con 23,8 billones de tokens y una ventana de contexto de 1 millón de tokens, frente a los 744.000 millones totales y 40.000 millones activos del GLM-5.2. Los pesos llegan a finales de mes, así que las afirmaciones de benchmarks aún no son verificables de forma independiente. Fundada en 2024 por los exinvestigadores de Google DeepMind Misha Laskin e Ioannis Antonoglou, la startup de Brooklyn ha firmado acuerdos de cómputo con el centro de datos Colossus 2 de SpaceX y el proveedor de nube Nebius y, según el Wall Street Journal, sostuvo conversaciones para recaudar 2.500 millones de dólares con una valoración de 25.000 millones.

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