Reflection AI Umumkan Model Terbuka Beam Berbasis Arsitektur 501B MoE

Arsitektur Sparse Mixture of Experts

Reflection AI mengumumkan model terbuka pertamanya bernama Beam pada awal Oktober 2026. Perusahaan yang didirikan oleh mantan peneliti Google DeepMind dan didukung oleh Nvidia ini merancang Beam khusus untuk beban kerja rekayasa kode, penalaran terstruktur, dan eksekusi agen mandiri.

Secara teknis, Beam menggunakan arsitektur sparse Mixture of Experts (MoE) dengan spesifikasi utama:

• Total parameter: 501 miliar parameter secara keseluruhan.

• Parameter aktif: 23 miliar parameter per token yang diproses.

• Jendela konteks: Mendukung hingga 1.000.000 token dalam satu sesi input.

• Efisiensi komputasi: Membutuhkan komputasi inferensi tiga hingga empat kali lebih hemat dibanding model tertutup berukuran setara pada pengujian penalaran kompleks.

Kombinasi parameter aktif yang ramping memungkinkan model dijalankan dengan kebutuhan memori perangkat keras yang lebih realistis bagi pusat data skala menengah.

Rincian Pelatihan dan Kluster Perangkat Keras

Pelatihan dasar model Beam memanfaatkan infrastruktur komputasi skala besar:

• Volume data awal: Model dilatih menggunakan korpus teks dan kode sebanyak 23,8 triliun token.

• Fase pembelajaran penguatan: Menjalankan lebih dari 100 juta rollouts reinforcement learning untuk memvalidasi langkah penalaran matematis dan sintaksis perangkat lunak.

• Kluster komputasi: Pelatihan berlangsung selama empat pekan penuh menggunakan kluster yang terdiri dari 10.500 unit GPU Nvidia GB300.

Pengujian internal menunjukkan Beam mampu bersaing dengan model penalaran frontier seperti GLM-5.2 dalam tolok ukur sintesis kode dan eksekusi instruksi multi-tahap.

Kebijakan Lisensi dan Ketersediaan Bobot

Reflection AI menempuh pendekatan distribusi terbuka di tengah dominasi model API tertutup dari pengembang barat:

• Lisensi Apache 2.0: Bobot model (weights), laporan teknis lengkap, dan kartu model dijadwalkan rilis publik secara gratis dengan lisensi permisif pada akhir Oktober 2026.

• Akses evaluasi saat ini: Model sedang menjalani pengujian keamanan akhir (red teaming) dan dibuka terbatas melalui daftar tunggu bagi mitra terpilih.

• Kemandirian infrastruktur: Lisensi terbuka ini memungkinkan organisasi menjalankan model secara lokal (on-premises) tanpa bergantung pada keterikatan peladen pihak ketiga.

Langkah ini memberi pengembang alternatif model mandiri berkemampuan tinggi yang dapat diaudit, dimodifikasi, dan di-hosting pada kluster server internal.