Beam 1.0

Beam 1.0 ist das erste offene Modell von Reflection AI, einem 2024 von 2 früheren Forschern von Google DeepMind gegründeten Unternehmen aus Brooklyn. Reflection hat Beam am 5. Oktober 2026 angekündigt, seit dem 16. Oktober liegen die Gewichte frei auf Hugging Face. Das Mixture-of-Experts-Modell hat 501 Milliarden Parameter, je Token rechnen 23 Milliarden mit, verteilt auf 8 von 256 Experten. 43 der 52 Schichten sehen nur die letzten 512 Token, 9 das ganze Fenster von 1 Million Token. Beim bestärkenden Nachtraining arbeitete Reflection nach eigenem Blog mit höchstens 256.000 Token Kontext. Beam versteht und schreibt nur Text, denkt vor jeder Antwort nach und ist für Softwareentwicklung und lange Agentenaufgaben gebaut. Die Lizenz ist Apache 2.0 ohne Zusatzauflagen.

Artificial Analysis misst das Modell unabhängig mit 18 Punkten im Intelligenz-Index v5. Unter den gemessenen Modellen aus den USA in unserer Übersicht liegt nur Muse Spark Open mit 25 höher, Inkling kommt auf 12. Die großen Modelle aus China liegen deutlich vorn, DeepSeek V4.1 Flash und GLM-5.3 mit je 32. Beam arbeitet dabei sparsam und erzeugt im Index-Lauf 54 Millionen Ausgabe-Token, vergleichbare Modelle im Median 100 Millionen. Die übrigen Zahlen stammen von Reflection, aus der Modellkarte für die Fassung in BF16. Dort meldet Reflection 80,1 bei Terminal-Bench 2.1, 81,6 bei SWE-bench Verified, 90,6 bei GPQA Diamond und 80,8 bei MCP-Atlas, einem Test für Aufgaben mit angebundenen Werkzeugen. In der Vergleichstabelle des Blogs liegen bei Terminal-Bench 2.1 GLM-5.3 mit 88,2 und Kimi K3 mit 88,3 vorn, Reflection nennt Kimi K3 selbst stärker. Bei DeepSWE v1.1 kommt Beam auf 43,3, DeepSeek V4.1 Flash auf 74,2. Bei Terminal-Bench 4.0 misst Artificial Analysis 3 %. Werte für Deutsch nennt die Modellkarte nicht.

Die Gewichte liegen in BF16 mit rund 1 TB, in FP8 mit 503 GB und in NVFP4 mit 294 GB vor. Reflection beschreibt dafür den Betrieb im Rechenzentrum. Unsloth bietet GGUF-Fassungen für llama.cpp ab 103 GB in 1 Bit. Die Fassung UD-Q2_K_XL mit 187 GB passt auf einen Mac Studio mit 256 GB, die 4-Bit-Fassung mit 307 GB erst auf eine Workstation mit mehreren großen Karten. Für die meisten Firmen ist die Cloud der realistische Weg. Ein europäischer Hoster führt das Modell noch nicht, am 17. Oktober 2026 steht es bei keinem Hoster aus unserer Übersicht im Katalog. Ollama bietet es nur in seiner Cloud an, nach eigener Angabe in den USA und ohne Speicherung der Anfragen, für begrenzte Zeit kostenlos. Über die Anbieter, die Artificial Analysis erfasst, kostet 1 Million Token im Median rund 0,62 Euro in der Eingabe und 1,87 Euro in der Ausgabe.