El nuevo modelo abierto de Reflection AI busca reducir el coste de la inteligencia artificial mediante respuestas más eficientes.
Reflection AI ha presentado Beam, su primer modelo abierto de inteligencia artificial. Está pensado para programar y hacer tareas con agentes de IA. Tiene 501.000 millones de parámetros, pero solo usa 23.000 millones para crear cada token. Un token es una pequeña parte de una pregunta o una respuesta.
La idea de Beam es fácil de entender. El coste de un trabajo no depende solo del precio de cada token. También depende del número de tokens que necesita el modelo. Si un sistema llega a la solución con una respuesta más corta, el trabajo puede costar menos, aunque cada token sea más caro.
La empresa entrenó el modelo durante cuatro semanas. Beam hizo más de cien millones de intentos y aprendió de sus errores. Cuando daba pasos que no eran necesarios, recibía una penalización. Pero el entrenamiento debía tener cuidado: el modelo tenía que ser breve sin dejar la tarea a medias ni ofrecer una solución peor.
En una prueba de informática, Beam consiguió cerca de un 80 % y usó unos 25.000 tokens por intento. El modelo chino GLM-5.2 logró una nota algo menor, pero necesitó unos 80.000 tokens. Otro modelo, DeepSeek, obtuvo un resultado mejor que Beam.
Aún no se sabe si este sistema permitirá ahorrar dinero. Reflection no ha anunciado el precio de su servicio, que es gratuito durante la prueba pública. Además, usar menos tokens no garantiza siempre una factura más baja. También importa cómo funcionan el programa y los chips que ejecutan el modelo.
Basado en: Matt Marshall, VentureBeat