Reflection AI lança Beam, modelo aberto de 501 mil milhões de parâmetros que reduz custos de inferência

A Reflection AI anunciou o Beam num evento virtual a 5 de outubro de 2026. O modelo integra a família mixture‑of‑experts (MoE) e conta com 501 mil milhões de parâmetros, mas apenas 23 mil milhões são activados por cada consulta, um desenho pensado para manter os custos de inferência baixos sem comprometer a capacidade de geração de texto.

O Beam destina‑se principalmente a três cenários: raciocínio complexo, geração de código e tarefas de agentes, como planeamento e integração com ferramentas externas. A empresa afirma que o modelo suporta uma janela de contexto de um milhão de tokens, muito acima das janelas típicas de 8 a 32 mil tokens dos LLMs atuais.

Reclamações de desempenho e comparação

Segundo a Reflection AI, o Beam atinge um nível de desempenho semelhante ao modelo chinês GLM‑5.2, consumindo três a quatro vezes menos recursos computacionais durante a inferência. Até ao momento, não foram publicados benchmarks independentes que confirmem esta alegação.

O modelo foi pré‑treinado com 23,8 trilhões de tokens em menos de quatro semanas, recorrendo a um cluster de 6 144 GPUs Nvidia GB300. Esta velocidade de treino evidencia as eficiências introduzidas pela arquitectura MoE, que distribui a carga entre múltiplas sub‑redes especializadas.

Fase de aprendizagem por reforço

Depois do pré‑treino, a Reflection AI conduziu uma fase de aprendizagem por reforço a partir de feedback humano (RLHF) que utilizou 10 500 GPUs GB300 durante mais quatro semanas. Este processo gerou cerca de 100 milhões de trajetórias, que foram usadas para afinar o comportamento do Beam em tarefas de raciocínio e de agentes.

A empresa planeia disponibilizar os pesos do Beam sob licença Apache 2.0 no final de outubro de 2026, após avaliações internas de segurança e testes adversariais. A abertura dos pesos pretende estimular o escrutínio da comunidade e fomentar inovações descendentes.

Contexto empresarial e financiamento

Fundada em 2024 por ex‑investigadores da DeepMind, a Reflection AI já arrecadou cerca de 4,7 mil milhões de dólares. A companhia também anunciou acordos estratégicos de infraestrutura com a SpaceX e a Nebius, que poderão fornecer até 7 mil milhões de dólares em recursos de computação até 2029.

• 501 mil milhões de parâmetros totais, 23 mil milhões activos por pedido
• Janela de contexto de um milhão de tokens
• Pré‑treino com 23,8 trilhões de tokens em menos de 4 semanas usando 6 144 GPUs GB300
• RLHF com 10 500 GPUs GB300 durante 4 semanas, gerando cerca de 100 milhões de trajetórias
• Lançamento previsto de peso aberto sob Apache 2.0 no final de outubro de 2026

A eficiência computacional anunciada pode tornar o Beam atrativo para empresas que necessitam de capacidades linguísticas avançadas mas têm orçamentos limitados para a inferência. Ao activar apenas uma fração dos parâmetros, as organizações podem executar modelos maiores no hardware existente ou reduzir gastos com fornecedores de cloud.

Se a paridade de desempenho com o GLM‑5.2 for confirmada, o Beam poderá oferecer uma alternativa não chinesa para cargas de trabalho multilingues e focadas em código, ampliando as opções para desenvolvedores nos mercados de língua inglesa e outras línguas.

Na prática, uma empresa portuguesa poderia substituir um modelo proprietário de 175 mil milhões de parâmetros pelo Beam, obtendo resultados de raciocínio comparáveis ao mesmo tempo que reduz as horas de GPU de inferência em até 75 por cento. Esta poupança traduz‑se em despesas operacionais menores, tempos de resposta mais rápidos para os utilizadores finais e maior capacidade de escalar pedidos por cada dólar de computação.

Além disso, a janela de contexto de um milhão de tokens permite que aplicações que requerem análise de documentos extensos, como contratos ou relatórios científicos, funcionem de forma mais eficiente, reduzindo a necessidade de dividir o texto em fragmentos menores.

A estratégia de abrir os pesos sob Apache 2.0 também pode atrair investigadores académicos em Portugal, que frequentemente dependem de recursos abertos para conduzir experimentação avançada sem incorrer em custos de licenciamento elevados.

Em suma, o Beam representa um passo significativo rumo a modelos de linguagem de grande escala mais acessíveis e sustentáveis, alinhando‑se com a crescente demanda por IA responsável e economicamente viável.

Esta notícia foi redigida pela equipa de L'actu IA, com foco na comunidade tecnológica portuguesa e nos impactos potenciais para o ecossistema local.