Cette semaine apporte son nouveau chapitre dans le grand livre de l’IA.
Reflection lance « Beam », un modèle d’IA à poids ouvert destiné à rivaliser avec les modèles chinois tout en réduisant les coûts de calcul | TechCrunch
Reflection AI dévoile officiellement Beam, son premier modèle d’IA « frontier » à poids ouverts. Cette start-up de Brooklyn, créée il y a deux ans, affirme que Beam offre des performances équivalentes à celles des principaux modèles ouverts chinois sur des tests de raisonnement avancés, et ce à un coût nettement inférieur — une affirmation qui pourrait intensifier la course à la mise au point d’une alternative occidentale à DeepSeek, Qwen et Z.ai.
L’présentation de Reflection confirme les informations publiées par Axios ce week-end, selon lesquelles la start-up était sur le point de se lancer. L’entreprise a dévoilé de nouveaux détails lundi dans un long article de blog, dans lequel elle décrit Beam comme un modèle « mixture-of-experts » exclusivement textuel, entraîné à l’aide d’un apprentissage par renforcement nécessitant une puissance de calcul élevée, afin d’être performante dans le raisonnement, le codage et les tâches agentiques, et ce pour « une fraction du coût en tokens et du temps de calcul nécessaire à l’inférence » par rapport à ses concurrents.
Dans la foulée, beam est un modèle comptant 501 milliards de paramètres, dont 23 milliards de paramètres actifs. Il a été pré-entraîné sur 23,8 billions de tokens et dispose d’une fenêtre de contexte d’un million de tokens. À titre de comparaison, le système GLM-5.2 de Z.ai compte environ 744 milliards de paramètres au total, dont 40 milliards de paramètres actifs.
Les affirmations de Reflection concernant les performances n’ont pas été vérifiées par un organisme indépendant, mais selon l’entreprise, sur des tests de référence avancés en raisonnement, Beam obtient des performances comparables à ceux du GLM-5.2 de Z.ai et surpasse les principaux modèles ouverts occidentaux actuels, tout en utilisant « 3 à 4 fois moins de puissance de calcul pour l’inférence ». Reflection le qualifie de « modèle polyvalent » destiné aux entreprises, au domaine public et aux développeurs.
Dans le même temps, reflection se positionne face à des laboratoires fermés tels qu’Anthropic et OpenAI, face aux modèles ouverts particulièrement populaires développés par des développeurs chinois, de ce fait que face à des acteurs occidentaux comme Mistral, Meta et Cohere. Son concurrent américain le plus direct pourrait bien être Inkling, le modèle ouvert du Thinking Machines Lab de Mira Murati, lancé en juillet. Les tests de performance réalisés par Reflection montrent que Beam obtient de meilleurs résultats qu’Inkling sur quatre tests de programmation pour lesquels les deux modèles fournissent des résultats, mais Inkling est un modèle d’IA multimodal tandis que Beam est un modèle exclusivement textuel.
Reflection a été fondée en 2024 par deux anciens chercheurs de Google DeepMind et a levé environ 4,7 milliards de dollars auprès d’investisseurs, dont Nvidia, Sequoia Capital et Lightspeed Venture Partners, selon PitchBook. Lors de son dernier tour de table, la société a été valorisée à 25 milliards de dollars avant levée de fonds.
Il faut souligner, la start-up s’est également dotée de ressources de calcul — un élément essentiel pour entraîner des modèles de pointe capables de détourner les clients des modèles fermés d’Anthropic et d’OpenAI, ainsi que des modèles à poids ouvert, moins coûteux, développés par des laboratoires chinois. Cet été, Reflection a conclu avec SpaceX et Nebius des accords d’une valeur totale de plus de 7 milliards de dollars afin de s’assurer un accès aux puces GB300 de Nvidia jusqu’en 2029.
Une affaire qui méritera assurément d’être suivie de près.
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