01 Ce qui s’est passé
Le 16 octobre 2026, Reflection a dévoilé son premier modèle ouvert, Beam. Beam est un LLM MoE de 501B paramètres (23B actifs par token), 52 couches, 256 experts par couche (8 routés par token) et une fenêtre de contexte de 1 million de tokens. Il cible le codage et les usages agentiques.
02 Les points essentiels
- 501B paramètres (23B actifs), 52 couches, 256 experts par couche, 8 routés par token. Apache 2.0.
- Résultats de benchmarks fournis par Reflection : SWE-bench Verified 81,6 %, AIME 2026 97,7 %, GPQA Diamond 90,6 % (BF16).
- Matériel : checkpoint NVFP4 (~280 Go) nécessite GPU Blackwell (4xB200 ou 2xB300) ; FP8 pour Hopper/Ampere.
- Support dès le premier jour dans Transformers, SGLang, vLLM. Recettes post-entraînement : LoRA SFT avec TRL, GRPO avec Miles.
03 Pourquoi c’est important
Les équipes peuvent exécuter un modèle open source d'échelle frontière sur leur propre matériel, le personnaliser et utiliser les recettes pour le fine-tuning et l'apprentissage par renforcement.
04 Pour qui c’est utile
Développeurs en IA, développeurs d'agents IA, ingénieurs en apprentissage automatique, ingénieurs en infrastructure d'IA et chercheurs en intelligence artificielle.
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