ReflectionAI stellt Beam vor: Open-Source-Modell als Alternative zu chinesischen LLMs

ReflectionAI, ein durch Nvidia finanziertes Startup, hat Beam vorgestellt – ein leistungsstarkes Open-Source-KI-Modell, das als direkte Alternative zu chinesischen Open-Weight-Large-Language-Models (LLMs) positioniert wird.

Nach den vorliegenden Metriken scheint Beam leistungsmäßig auf Augenhöhe mit GLM-5.2 zu liegen. Das Team behauptet, dass das Modell während der Inferenzphase um das Drei- bis Vierfache effizienter arbeitet, was zu einer geringeren Token-Nutzung sowie schnelleren und kostengünstigeren Task-Abschlüssen führt.

Technische Details:

• Architektur: 501 Milliarden Parameter insgesamt, davon sind 23 Milliarden aktiv.
• Training: Das Modell wurde von Grund auf neu trainiert; die Vor-Trainingsphase dauerte einen Monat und basierte auf 24 Billionen Tokens.
• Reinforcement Learning: ReflectionAI führte die bislang größte dokumentierte Reinforcement-Learning-(RL)-Durchführung durch. Diese lief vier Wochen lang auf 10.500 GB300-Chips. Berichten zufolge mietet das Unternehmen diese Chips für 150 Millionen US-Dollar pro Monat.

Die Gewichte des Modells sollen „bald“ unter der Apache 2.0 Lizenz verfügbar gemacht werden.

Ein vollständiger Ersatz für chinesische Open-Source-Modelle ist zwar noch nicht erreicht, doch angesichts dessen, dass dies das erste Modell des Startups ist, sind die bisherigen Ergebnisse bereits bemerkenswert.