Le 16 octobre 2026, la start-up américaine d'IA Reflection AI a publié les poids (les données du modèle entraîné) de son modèle d'IA « Beam ». Annoncé le 5 octobre, Beam est conçu pour la programmation, le raisonnement et les usages « agentiques », où l'IA fait avancer le travail en utilisant des outils. Les poids sont téléchargeables sur Hugging Face, et la licence est Apache 2.0, qui autorise une utilisation libre, y compris à des fins commerciales.
Reflection AI et Beam
Reflection AI est une start-up basée à New York, fondée en mars 2024 par Misha Laskin, qui a participé au développement de Gemini chez Google DeepMind, et Ioannis Antonoglou, co-créateur d'« AlphaGo », l'IA de jeu de go. L'entreprise s'est donné pour mission de développer des modèles ouverts (à poids ouverts) made in USA, et en octobre 2025, elle a levé 2 milliards de dollars sur la base d'une valorisation de 8 milliards de dollars. Beam est son premier modèle à poids ouverts et se présente comme le premier d'une série.
D'après la page de présentation officielle, les principales caractéristiques de Beam sont les suivantes :
- Architecture : MoE (Mixture of Experts). Il compte 501 milliards (501B) de paramètres au total, dont 23 milliards (23B) sont utilisés à chaque traitement
- Volume de données d'entraînement : 23 800 milliards de tokens
- Longueur d'entrée réellement exploitable (contexte) : 1 million de tokens
Le MoE est une architecture dans laquelle, même si l'ensemble est volumineux, seules certaines parties « expertes » sont activées à chaque traitement, ce qui permet de le faire tourner rapidement et à moindre coût pour sa taille.
Les poids publiés et la licence
Les poids sont publiés sur Hugging Face dans les formats suivants :
- BF16 : le format à la précision d'origine
- FP8, NVFP4 : des formats qui réduisent la taille des données pour diminuer la mémoire nécessaire
- DFlash2 : un modèle auxiliaire qui accélère la génération de texte (utilisé avec une méthode appelée décodage spéculatif)
La licence Apache 2.0, très répandue dans l'open source, autorise l'usage commercial, la modification et la redistribution sans restriction liée au chiffre d'affaires ou au nombre d'utilisateurs. Elle contraste avec celle de « Muse Spark Open », publié la veille, le 15 octobre, par Meta : une licence propre, qui impose des conditions lorsque le modèle est proposé par de grandes entreprises.
Comment l'utiliser
Beam peut être utilisé de plusieurs façons :
- API : proposée en version bêta, avec un quota d'essai gratuit, sur le site pour développeurs de Reflection AI (platform.reflection.ai)
- Cloud et autres : disponible sur AWS, Google Cloud, Microsoft Foundry, Together AI, Ollama, etc. (plus de 40 partenaires et intégrations)
- Serveurs propres : il peut tourner sur des serveurs Dell et HPE
Le prix de l'API n'a pas été communiqué. Aucune information particulière n'est donnée sur son utilisation depuis le Japon ni sur sa prise en charge du japonais.
Les résultats des évaluations
Voici les principaux chiffres figurant sur la page de présentation officielle. Les scores de Beam sont publiés par Reflection AI, qui indique avoir utilisé les données des sites d'évaluation Artificial Analysis et DataCurve pour les modèles concurrents comparés. Aucune vérification indépendante n'a encore eu lieu.
- SWE Bench Pro v2-Hard (tâches difficiles de développement logiciel) : 77,2
- Terminal Bench v2.1 (manipulation en ligne de commande) : 80,1
- AIME 2026 (problèmes de concours de mathématiques) : 97,8
- GPQA Diamond (problèmes scientifiques de niveau master et doctorat) : 90,5
Pour Muse Spark Open, publié la veille, Meta annonce 76,4 sur Terminal-Bench 2.1 (mesuré avec un agent appelé Terminus 2) et 89,0 sur GPQA Diamond. Rien ne garantit toutefois que les conditions de mesure soient identiques, si bien que la comparaison directe n'est pas possible.
Le regard de CoAI
Parmi les grands modèles ouverts publiés par des entreprises américaines, Beam se distingue par une licence particulièrement peu restrictive. Avec Apache 2.0, même une entreprise au chiffre d'affaires élevé peut l'intégrer à ses propres services sans contrat distinct. En une semaine, Meta, le chinois StepFun et Reflection AI ont publié coup sur coup de grands modèles ouverts, et les options d'IA que l'on peut faire tourner dans son propre environnement se sont soudain multipliées.
En revanche, les chiffres de performance publiés proviennent de Reflection AI elle-même, et l'évaluation par des tiers reste à venir. Avec 501 milliards de paramètres au total, le modèle est volumineux, et le faire tourner chez soi exige un serveur doté de GPU puissants. Mieux vaut commencer par le quota d'essai gratuit de l'API pour vérifier s'il convient à ses propres tâches.
Sources
- 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)