Il 16 ottobre 2026 la startup americana di IA Reflection AI ha pubblicato i pesi (i dati del modello addestrato) del suo modello IA "Beam". Beam è un modello annunciato il 5 ottobre e pensato per la programmazione, il ragionamento e gli usi "agentici", in cui l'IA porta avanti il lavoro usando strumenti. I pesi si possono scaricare da Hugging Face e la licenza è la Apache 2.0, che ne consente il libero utilizzo anche a fini commerciali.
Reflection AI e Beam
Reflection AI è una startup con sede a New York fondata nel marzo 2024 da Misha Laskin, che ha partecipato allo sviluppo di Gemini in Google DeepMind, e da Ioannis Antonoglou, co-sviluppatore di "AlphaGo", l'IA per il gioco del go. L'azienda punta a sviluppare modelli aperti (a pesi aperti) made in USA e nell'ottobre 2025 ha raccolto 2 miliardi di dollari con una valutazione di 8 miliardi di dollari. Beam è il suo primo modello a pesi aperti e viene presentato come il primo di una serie.
Secondo la pagina di presentazione ufficiale, le principali specifiche di Beam sono queste:
- Architettura: MoE (Mixture of Experts). Ha 501 miliardi (501B) di parametri in totale, di cui ne usa 23 miliardi (23B) a ogni elaborazione
- Quantità di dati usati per l'addestramento: 23.800 miliardi di token
- Lunghezza dell'input effettivamente gestibile (contesto): 1 milione di token
Il MoE è un'architettura in cui, anche se il modello nel complesso è grande, a ogni elaborazione si attivano solo alcune parti "esperte", per cui funziona in modo veloce ed economico rispetto alle sue dimensioni.
I pesi pubblicati e la licenza
I pesi sono stati pubblicati su Hugging Face nei seguenti formati:
- BF16: il formato con la precisione originale
- FP8, NVFP4: formati che riducono le dimensioni dei dati per richiedere meno memoria
- DFlash2: un modello ausiliario per velocizzare la generazione del testo (si usa con un metodo chiamato decodifica speculativa)
La licenza Apache 2.0 è molto diffusa nel software open source e consente l'uso commerciale, la modifica e la ridistribuzione senza limiti legati ai ricavi o al numero di utenti. È un netto contrasto con "Muse Spark Open", pubblicato da Meta il giorno prima, il 15 ottobre, che usa una licenza proprietaria con condizioni per l'offerta da parte delle grandi aziende.
Come usarlo
Beam si può usare nei modi seguenti:
- API: offerta in versione beta, con una quota di prova gratuita, sul sito per sviluppatori di Reflection AI (platform.reflection.ai)
- Cloud e altro: disponibile su AWS, Google Cloud, Microsoft Foundry, Together AI, Ollama e altri (oltre 40 tra partner e integrazioni)
- Server propri: si può eseguire su server Dell e HPE
Il prezzo dell'API non è stato reso noto. Non ci sono indicazioni specifiche sull'uso dal Giappone né sul supporto per il giapponese.
I risultati delle valutazioni
Ecco i principali valori riportati nella pagina di presentazione ufficiale. I valori di Beam sono stati pubblicati da Reflection AI, che dichiara di aver usato i dati dei siti di valutazione Artificial Analysis e DataCurve per i modelli di altre aziende messi a confronto. Non c'è ancora una verifica da parte di terzi.
- SWE Bench Pro v2-Hard (compiti difficili di sviluppo software): 77,2
- Terminal Bench v2.1 (uso della riga di comando): 80,1
- AIME 2026 (problemi delle gare di matematica): 97,8
- GPQA Diamond (problemi scientifici di livello universitario avanzato): 90,5
Per Muse Spark Open, pubblicato il giorno prima, Meta dichiara 76,4 su Terminal-Bench 2.1 (misurato con un agente chiamato Terminus 2) e 89,0 su GPQA Diamond. Tuttavia, non è detto che le condizioni di misurazione siano le stesse, quindi non si possono confrontare direttamente.
Il punto di vista di CoAI
Tra i grandi modelli aperti pubblicati da aziende americane, Beam si distingue per una licenza particolarmente poco restrittiva. Con la Apache 2.0 anche un'azienda con ricavi elevati può integrarlo nei propri servizi senza stipulare un contratto separato. Nell'ultima settimana Meta, la cinese StepFun e Reflection AI hanno lanciato uno dopo l'altro grandi modelli aperti, e le opzioni di IA eseguibili nel proprio ambiente si sono improvvisamente moltiplicate.
D'altra parte, i valori di prestazione pubblicati provengono da Reflection AI stessa, e la valutazione di terzi deve ancora arrivare. Con 501 miliardi di parametri complessivi è un modello grande, e per eseguirlo internamente serve un server con GPU potenti. Conviene iniziare dalla quota di prova gratuita dell'API per verificare se si adatta alle proprie attività.
Fonti
- 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)