Reflection AI publie Beam, un modèle à poids ouverts pour le codage agentique, déployable sur AWS

Reflection AI a publié Beam, un modèle à poids ouverts destiné au codage agentique et aux tâches longues comme la maintenance de code et l'appel d'outils. Beam est un modèle MoE sparse de 501 milliards de paramètres totaux et 23 milliards de paramètres actifs, avec une longueur de contexte effective rapportée de 1 million de tokens ; les poids sont publiés sur Hugging Face sous licence Apache 2.0, avec des variantes de checkpoints BF16, FP8 et NVFP4. Le billet détaille trois voies de déploiement sur AWS : un endpoint temps réel SageMaker JumpStart entièrement managé, SageMaker HyperPod Inference avec JumpStart, SGLang ou vLLM, et l'utilisation de SGLang ou vLLM pour contrôler l'image d'inférence et l'exécution distribuée. Beam est disponible au lancement dans SageMaker JumpStart en US East (N. Virginia) et US East (Ohio).