Em 16 de outubro de 2026, a startup americana de IA Reflection AI publicou os pesos (os dados do modelo já treinado) do seu modelo de IA "Beam". O Beam foi anunciado em 5 de outubro e foi criado para programação, raciocínio e usos de "agente", em que a IA avança no trabalho usando ferramentas. Os pesos podem ser baixados do Hugging Face, e a licença é a Apache 2.0, que permite o uso livre, inclusive comercial.
A Reflection AI e o Beam
A Reflection AI é uma startup com sede em Nova York fundada em março de 2024 por Misha Laskin, que participou do desenvolvimento do Gemini no Google DeepMind, e por Ioannis Antonoglou, um dos criadores da IA de Go "AlphaGo". A empresa tem como objetivo desenvolver modelos abertos (de pesos abertos) feitos nos Estados Unidos e, em outubro de 2025, captou US$ 2 bilhões com uma avaliação de US$ 8 bilhões. O Beam é o primeiro modelo de pesos abertos da empresa e é apresentado como o primeiro de uma série.
Segundo a página oficial de apresentação, as principais especificações do Beam são estas:
- Arquitetura: MoE (Mixture of Experts). São 501 bilhões de parâmetros no total (501B), dos quais 23 bilhões (23B) são usados em cada processamento
- Volume de dados de treinamento: 23,8 trilhões de tokens
- Tamanho de entrada que consegue processar na prática (contexto): 1 milhão de tokens
O MoE é uma arquitetura em que, mesmo com um modelo grande no total, só algumas partes "especialistas" são acionadas em cada processamento, o que permite rodá-lo de forma rápida e barata para o seu tamanho.
Os pesos publicados e a licença
Os pesos foram publicados no Hugging Face nos seguintes formatos:
- BF16: o formato com a precisão original
- FP8 e NVFP4: formatos que reduzem o tamanho dos dados para diminuir a memória necessária
- DFlash2: um modelo auxiliar para acelerar a geração de texto (usado com um método chamado decodificação especulativa)
A licença Apache 2.0 é amplamente usada no software de código aberto e permite o uso comercial, a modificação e a redistribuição, sem restrições ligadas ao faturamento ou ao número de usuários. Isso contrasta com o "Muse Spark Open", publicado pela Meta na véspera, em 15 de outubro, que usa uma licença própria com condições para a oferta por grandes empresas.
Como usar
O Beam pode ser usado das seguintes formas:
- API: oferecida em versão beta, com uma cota de teste gratuita, no site para desenvolvedores da Reflection AI (platform.reflection.ai)
- Nuvem e outros serviços: disponível na AWS, no Google Cloud, no Microsoft Foundry, na Together AI, no Ollama e em outros (são mais de 40 parceiros e integrações)
- Servidores próprios: pode rodar em servidores da Dell e da HPE
Os preços da API não foram divulgados. Não há informações específicas sobre o uso a partir do Japão nem sobre o suporte ao japonês.
Resultados das avaliações
Os principais números que aparecem na página oficial de apresentação são estes. Os números do Beam foram divulgados pela Reflection AI, e, para os modelos de outras empresas usados na comparação, a empresa afirma ter usado dados dos sites de avaliação Artificial Analysis e DataCurve. Ainda não há verificação por terceiros.
- SWE Bench Pro v2-Hard (tarefas difíceis de desenvolvimento de software): 77,2
- Terminal Bench v2.1 (operação por linha de comando): 80,1
- AIME 2026 (problemas de competições de matemática): 97,8
- GPQA Diamond (questões de ciências em nível de pós-graduação): 90,5
Para o Muse Spark Open, lançado na véspera, a Meta divulgou 76,4 no Terminal-Bench 2.1 (medido com o agente Terminus 2) e 89,0 no GPQA Diamond. No entanto, como não há garantia de que as condições de medição sejam as mesmas, não é possível fazer uma comparação direta.
A visão do CoAI
Entre os grandes modelos abertos lançados por empresas americanas, o Beam é um dos que têm a licença com menos restrições. Com a Apache 2.0, mesmo empresas de grande faturamento podem integrá-lo aos seus próprios serviços sem um contrato à parte. Nesta semana, a Meta, a chinesa StepFun e a Reflection AI lançaram grandes modelos abertos em sequência, e as opções de IA que podem rodar no próprio ambiente se ampliaram rapidamente.
Por outro lado, os números de desempenho divulgados são da própria Reflection AI, e a avaliação por terceiros ainda está por vir. Com 501 bilhões de parâmetros no total, é um modelo grande, e rodá-lo internamente exige servidores com GPUs potentes. O melhor é começar pela cota de teste gratuita da API e verificar se ele serve para as suas tarefas.
Fontes
- 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)