El nuevo modelo abierto de Reflection AI busca reducir el coste de la inteligencia artificial mediante respuestas más eficientes.
Reflection AI ha lanzado Beam, un modelo abierto para programación y agentes de inteligencia artificial. Cuenta con 501.000 millones de parámetros, aunque solo activa 23.000 millones al generar cada token. La empresa quiere competir con los modelos chinos, que muchas compañías ya utilizan por sus precios bajos.
Su propuesta no consiste en vender cada token más barato, sino en necesitar menos para completar un trabajo. La factura final depende del precio de cada unidad y de la cantidad utilizada. Así, un modelo más caro por token puede resultar más económico si resuelve el mismo problema con muchos menos pasos.
Reflection entrenó Beam durante cuatro semanas mediante aprendizaje por refuerzo. En ese tiempo, el sistema realizó más de cien millones de intentos. Recibía una penalización cuando producía tokens innecesarios, pero este método era difícil de ajustar. Si la penalización era demasiado simple, el modelo podía aprender a abandonar la tarea. La meta era combinar respuestas breves con buenos resultados.
En la prueba Terminal-Bench 2.1, Beam consiguió cerca de un 80 % y empleó unos 25.000 tokens por intento. GLM-5.2 obtuvo una nota algo menor con unos 80.000, mientras que DeepSeek V4.1 Flash superó a Beam.
Sin embargo, todavía no está claro cuánto permitirá ahorrar. Reflection no ha fijado el precio del servicio, que es gratuito durante la prueba pública. Usar menos tokens tampoco asegura por sí solo una factura inferior, ya que la eficiencia del programa y de los chips también influye en el coste real.
Basado en: Matt Marshall, VentureBeat