El 16 de octubre de 2026, la startup estadounidense de IA Reflection AI publicó los pesos (los datos del modelo ya entrenado) de su modelo de IA "Beam". Beam es un modelo anunciado el 5 de octubre y pensado para la programación, el razonamiento y los usos de "agente", en los que la IA avanza en el trabajo mientras usa herramientas. Los pesos se pueden descargar desde Hugging Face, y la licencia es Apache 2.0, que permite usarlo libremente incluso con fines comerciales.
Reflection AI y Beam
Reflection AI es una startup con sede en Nueva York fundada en marzo de 2024 por Misha Laskin, que participó en el desarrollo de Gemini en Google DeepMind, e Ioannis Antonoglou, cocreador de "AlphaGo", la IA de go. La empresa se ha propuesto desarrollar modelos abiertos (de pesos abiertos) hechos en Estados Unidos, y en octubre de 2025 captó 2.000 millones de dólares con una valoración de 8.000 millones de dólares. Beam es su primer modelo de pesos abiertos y se presenta como el primero de una serie.
Según la página oficial de presentación, estas son las principales especificaciones de Beam:
- Mecanismo: MoE (Mixture of Experts). Tiene 501.000 millones (501B) de parámetros en total, de los que usa 23.000 millones (23B) en cada procesamiento
- Cantidad de datos usados en el entrenamiento: 23,8 billones de tokens
- Longitud de entrada que puede manejar en la práctica (contexto): 1 millón de tokens
MoE es un mecanismo en el que, aunque el conjunto sea grande, en cada procesamiento solo se activan algunas partes "expertas", por lo que el modelo funciona de forma rápida y barata para su tamaño.
Los pesos publicados y la licencia
Los pesos se han publicado en Hugging Face en los siguientes formatos:
- BF16: el formato con la precisión original
- FP8 y NVFP4: formatos que reducen el tamaño de los datos para necesitar menos memoria
- DFlash2: un modelo auxiliar para acelerar la generación de texto (se usa con un método llamado decodificación especulativa)
La licencia Apache 2.0 es muy utilizada en el software de código abierto y permite el uso comercial, la modificación y la redistribución sin límites en función de los ingresos o del número de usuarios. Esto contrasta con "Muse Spark Open", publicado por Meta el día anterior, el 15 de octubre, que usa una licencia propia que impone condiciones cuando lo ofrecen grandes empresas.
Cómo usarlo
Beam se puede usar de las siguientes formas:
- API: se ofrece en versión beta, con un cupo de prueba gratuito, en el sitio para desarrolladores de Reflection AI (platform.reflection.ai)
- Nube y otros: disponible en AWS, Google Cloud, Microsoft Foundry, Together AI, Ollama y otros (hay más de 40 socios e integraciones)
- Servidores propios: se puede ejecutar en servidores de Dell y HPE
No se ha publicado el precio de la API. Tampoco hay indicaciones específicas sobre su uso desde Japón ni sobre su compatibilidad con el japonés.
Resultados de las evaluaciones
Estas son las principales cifras que aparecen en la página oficial de presentación. Las cifras de Beam las publicó Reflection AI, que indica que para los modelos de otras empresas con los que se compara usó datos de los sitios de evaluación Artificial Analysis y DataCurve. Todavía no hay verificación por parte de terceros.
- SWE Bench Pro v2-Hard (tareas difíciles de desarrollo de software): 77,2
- Terminal Bench v2.1 (manejo de comandos): 80,1
- AIME 2026 (problemas de competiciones de matemáticas): 97,8
- GPQA Diamond (problemas científicos de nivel de posgrado): 90,5
Para Muse Spark Open, publicado por Meta el día anterior, Meta indica 76,4 en Terminal-Bench 2.1 (medido con un agente llamado Terminus 2) y 89,0 en GPQA Diamond. Sin embargo, no hay garantía de que las condiciones de medición sean las mismas, así que no se pueden comparar directamente.
El punto de vista de CoAI
Entre los grandes modelos abiertos publicados por empresas estadounidenses, Beam destaca por tener una licencia especialmente poco restrictiva. Con Apache 2.0, incluso las empresas con grandes ingresos pueden integrarlo en sus propios servicios sin firmar un contrato aparte. En esta última semana, Meta, la china StepFun y Reflection AI han lanzado uno tras otro grandes modelos abiertos, y las opciones de IA que se pueden ejecutar en un entorno propio se han ampliado de golpe.
Por otro lado, las cifras de rendimiento publicadas proceden de la propia Reflection AI, y la evaluación de terceros aún está por llegar. Con 501.000 millones de parámetros en total, es un modelo grande, y para ejecutarlo en un entorno propio hace falta un servidor con GPU potentes. Lo mejor es empezar con el cupo de prueba gratuito de la API para comprobar si se ajusta a las tareas propias.
Fuentes
- Beam is now available (Reflection AI)
- Introducing Beam: Reflection's 501B open-weight model (Reflection AI)
- Beam 1.0 (Hugging Face)
- Reflection AI open-sources Beam's weights, post-training recipes (SiliconANGLE)
- Reflection raises $2B to be America's open frontier AI lab, challenging DeepSeek (TechCrunch)
- Step-5-Preview-BF16 (Hugging Face)