Reflection Beam: modelo open-weight MoE de 501B con 1M de contexto
Reflection Beam, el modelo open-weight: 501 000 millones de parámetros, 23 000 millones activos, Apache 2.0 y 1M de tokens de contexto. Qué hace y cómo probarlo.
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El 16 de octubre, Reflection AI publicó los pesos de Beam en Hugging Face, con licencia Apache 2.0. Reflection Beam es un modelo open-weight de tipo MoE (mixture-of-experts) con 501 000 millones de parámetros, de los que 23 000 millones están activos en cada token. La empresa lo había anunciado el 5 de octubre.
¿Qué ha publicado exactamente Reflection AI?
No solo los pesos. El paquete incluye:
- Pesos en tres variantes: BF16, FP8 y NVFP4, más un pequeño modelo drafter para speculative decoding (acelera la generación de tokens).
- Fused kernels y configuraciones de serving listas para usar.
- Soporte desde el primer día en Transformers, vLLM, SGLang, Unsloth, Axolotl y NVIDIA Dynamo.
- Un harness de agentes de código abierto, Mirror CLI (frontend en Python, núcleo en Rust), con agentes en paralelo en worktrees separados, MCP y skills.
- Recetas de fine-tuning y RL y, según la empresa, «en los próximos días» llegarán las de self-distillation.
A eso se suman la model card y un informe de seguridad. Según Reflection, el lanzamiento cuenta con el apoyo de más de 40 socios: desde AWS, Google Cloud y Azure hasta OpenRouter, Ollama y LM Studio.
Lo más importante, sin embargo, es la licencia. Apache 2.0 significa libertad total, también comercial, sin las condiciones adicionales que tiene, por ejemplo, la licencia de Muse Spark Open de Meta.
¿Qué puede hacer el modelo open-weight Reflection Beam?
Es un modelo de texto (sin imagen ni audio), orientado a programación, razonamiento y tareas agénticas largas. El contexto llega a 1 millón de tokens y su conocimiento termina el 30 de junio de 2026.
Resultados de la model card para la versión BF16:
| Benchmark | Resultado |
|---|---|
| SWE-bench Verified | 81,6 % |
| Terminal Bench v2.1 | 80,1 % |
| LiveCodeBench | 88,3 % |
| GPQA Diamond | 90,6 % |
| AIME 2026 | 97,7 % |
| HLE (con herramientas) | 51,1 % |
Son cifras de la propia Reflection y de momento nadie las ha verificado de forma independiente, así que tomémoslas con cautela. Curiosamente, las versiones FP8 y NVFP4 rinden en estas pruebas casi igual que BF16.
Hay también un pequeño matiz: según la model card, Beam se creó «predominantly for English».
¿Por qué tanto revuelo con Beam?
Primero, la escala del entrenamiento. Según el post del anuncio, Beam se preentrenó con 23,8 billones de tokens en 6144 GPU NVIDIA GB300 en menos de cuatro semanas. El RL duró otras cuatro semanas en 10 500 GB300, con más de 100 millones de rollouts y unos 1300 millones de sandboxes. En el pico, la empresa usó 883 006 vCPU en 23 clústeres de GCP y AWS.
Segundo, quién está detrás. Según TechCrunch, Reflection es una startup de Brooklyn fundada en 2024 por dos exinvestigadores de Google DeepMind. Ha recaudado unos 4700 millones de dólares (datos de PitchBook), entre otros de Nvidia y Sequoia.
Tercero, el rumbo. Según el anuncio, Beam debe hacer avanzar la «Western open-weight frontier», y TechCrunch presenta a la empresa como la respuesta occidental a los modelos abiertos chinos de DeepSeek, Qwen o Z.ai. Beam es el primer modelo de la serie, así que esto parece más un comienzo que una acción puntual.
¿Cómo probar Reflection Beam?
Lo más sencillo es la API. La plataforma de Reflection, en beta pública, es «free to start» según la empresa. El modelo también está en OpenRouter como reflection/beam-1.0-501b-a23b.
Para programar, Beam se probó con OpenCode, Pi y Hermes, entre otros, y Reflection tiene una guía para conectarlo a harnesses de agentes.
¿Y ejecutarlo en local? Solo los pesos en BF16 ocupan unos 1 TB (501 000 millones de parámetros × 2 bytes), así que es más un juguete para una sala de servidores que para un PC doméstico ;) Ollama y LM Studio están en la lista de socios, pero el hardware tiene que poder con ese tamaño igualmente.
FAQ
¿Reflection Beam es gratis?
Los pesos sí: se pueden descargar de Hugging Face y usar con licencia Apache 2.0, también de forma comercial. La API de Reflection en beta pública es «free to start» según la empresa, pero no se han indicado límites.
¿Beam funciona en español?
Según la model card, Beam se desarrolló principalmente para inglés, y no se indica una lista de idiomas compatibles. Conviene comprobarlo con nuestros propios prompts.
¿Beam admite imágenes?
No. Es un modelo solo de texto. Solo podrá trabajar con otros formatos si los convertimos antes en texto.