Reflection AI, sostenuta da Nvidia, presenta Beam, il suo primo modello open-source, per sfidare il primato dell'IA cinese
Punti chiave
- •Reflection, startup con sede a New York sostenuta da Nvidia e valutata 25 miliardi di dollari, ha lanciato Beam, il suo primo modello di IA open-source, destinato a competere con i modelli aperti guidati dalla Cina come Kimi K3 di Moonshot e V4 di DeepSeek.
- •Nei test di benchmark interni di Reflection, Beam ha ottenuto punteggi simili a GLM-5.2 di Z.ai con sede a Pechino, rilasciato a luglio e successivamente superato da GLM-5.3.
- •Reflection afferma che Beam è da tre a quattro volte più efficiente rispetto aielli open concorrenti delle aziende occidentali, offrendo prestazioni competitive in coding e compiti agenti con una frazione del costo dei token e del calcolo in fase di inferenza.
- •Prima del lancio, Reflection ha ottenuto una partnership a maggio per fornire modelli a due dipartimenti del governo statunitense, un accordo di computing da 6,3 miliardi di dollari con SpaceX e un accordo da 1 miliardo con Nebius, per un totale di oltre 7 miliardi di dollari di capacità in due mesi.
- •Le classifiche indipendenti basate sull'utilizzo su OpenRouter collocano attualmente al vertice della classifica dei modelli open i fornitori cinesi e Nvidia, mentre Reflection dichiara di star già addestrando il prossimo modello più grande prevista dalla propria roadmap.

Gli Stati Uniti hanno un nuovo concorrente nella corsa alla costruzione del miglior modello di IA open-source al mondo—una competizione attualmente dominata dalla Cina, i cui lanci popolari includono Kimi K3 di Moonshot e V4 di DeepSeek.
Reflection, azienda di IA con sede a New York, ha presentato Beam, il suo primo modello, che—come ha dichiarato l'azienda a Fortune—"avanza lo stato dell'arte per l'ecosistema aperto occidentale."
Nei test di benchmark condotti dall'azienda, Beam ha ottenuto punteggi simili a quelli di GLM-5.2, un modello open di Z.ai con sede a Pechino rilasciato a luglio. Quel modello è stato poi superato da GLM-5.3, presentato da Z.ai ad agosto.
Reflection ha affermato che Beam è più economico da eseguire rispetto a molti modelli concorrenti. "Grazie all'apprendimento per rinforzo ad alta intensità di calcolo, siamo riusciti a rendere Beam estremamente efficiente nel ragionamento—offrendo prestazioni competitive su compiti di coding e agenti con una frazione del costo dei token e del calcolo in fase di inferenza," ha dichiarato l'azienda. Ha aggiunto che Beam è da tre a quattro volte più efficiente rispetto ai modelli open concorrenti delle aziende occidentali, e lo posiziona come "cavallo di battaglia" per imprese, settore pubblico e sviluppatori. L'aspetto economico è centrale in questa proposta: poiché le organizzazioni che distribuiscono modelli open sostengono direttamente i costi di calcolo, i risparmi sul costo dei token e sul calcolo in fase di inferenza si traducono direttamente in minori spese operative.
Il lancio fa seguito a una serie di partnership e accordi di computing di alto profilo. A maggio, l'azienda ha stretto una partnership per fornire i suoi modelli al Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti e al Dipartimento della Guerra degli Stati Uniti. A giugno, ha firmato un accordo di computing da 6,3 miliardi di dollari con SpaceX per l'accesso ai chip Nvidia GB300 presso il data center Colossus 2 dell'azienda, ha riferito CNBC. A luglio ha aggiunto un altro accordo di computing da 1 miliardo di dollari tramite il provider cloud Nebius, ha riferito Bloomberg. I due accordi di computing complessivi superano i 7 miliardi di dollari di capacità assicurata nell'arco di due mesi.
Reflection è stata fondata a marzo 2024 dagli ex ricercatori di Google DeepMind Misha Laskin, oggi CEO, e Ioannis Antonoglou, presidente e chief technology officer della startup. L'azienda sostenuta da Nvidia ha una valutazione di 25 miliardi di dollari, come ha dichiarato Laskin a CNBC ad aprile.
Le aziende di IA più note—OpenAI, Anthropic e Google DeepMind—hanno prodotto principalmente modelli a cui i clienti possono accedere solo tramite un'interfaccia nota come API, inviando un prompt e ricevendo una risposta. I modelli open-source, al contrario, possono essere scaricati integralmente dagli utenti, eseguiti sui propri hardware o infrastrutture cloud e sottoposti a fine-tuning o modificati in diversi modi. Sempre più grandi imprese si stanno orientando verso questi modelli open per il controllo che offrono in termini di sicurezza dei dati e costi, anche se spesso restano indietro rispetto ai sistemi proprietari nelle prestazioni.
"I sistemi aperti evolvono più rapidamente, attraggono una partecipazione più ampia e favoriscono ecosistemi di ricerca e innovazione che nessuna singola organizzazione può realizzare da sola," si legge nella mission statement dell'azienda sul suo sito web. "Sono anche più sicuri: quando i sistemi sono aperti all'ispezione, più ricercatori possono identificare vulnerabilità, migliorare le salvaguardie e contribuire alla loro resilienza a lungo termine."
L'azienda occidentale più paragonabile a Reflection potrebbe essere Thinking Machines Lab, fondata dall'ex CTO di OpenAI Mira Murati. Ha presentato il suo primo modello, Inkling, a luglio. Anche Nvidia realizza un modello open, chiamato Nemotron, e OpenAI, Google e Meta offrono anch'esse modelli aperti.
Nemotron di Nvidia è il modello con sede negli Stati Uniti più elevato in classifica nella classifica dei Large Language Model (LLM) di OpenRouter, al sesto posto al momento della scrittura. OpenRouter è un gateway che collega gli utenti a più router e traccia quali ricevano maggiore utilizzo. Quando la classifica viene filtrata per modelli open, le prime posizioni sono occupate da modelli di DeepSeek, Z.ai, Xiaomi, Tencent e Nvidia. Il modello gpt-oss di OpenAI è il successivo modello con sede negli Stati Uniti, classificato al 19° posto. A differenza dei benchmark interni di Reflection, quelle classifiche si basano sull'utilizzo reale, costituendo un punto di riferimento indipendente man mano che Beam raggiunge gli utenti.
Reflection ha dichiarato di essere "già al lavoro sull'addestramento del prossimo modello più grande prevista dalla nostra roadmap."
Questo articolo è stato pubblicato originariamente su Fortune.com.