Reflection AI, ein zwei Jahre altes Startup aus Brooklyn, hat sein erstes offenes KI-Modell namens Beam enthüllt. Das Unternehmen behauptet, Beam erreiche die Leistung führender chinesischer offener Modelle bei fortgeschrittenen Denkaufgaben zu deutlich geringeren Kosten. Die Veröffentlichung erfolgte am Montag, nachdem bereits am Wochenende Berichte über einen bevorstehenden Start kursierten. Reflection AI positioniert Beam und zukünftige Modelle für Unternehmen und souveräne Staaten.
Technische Details und Leistungsansprüche
Beam ist ein textbasiertes Mixture-of-Experts (MoE) Modell. Die MoE-Architektur ermöglicht es dem Modell, verschiedene spezialisierte Teilnetzwerke, sogenannte „Experten“, für unterschiedliche Aufgaben zu aktivieren. Dies kann die Effizienz bei der Berechnung und Inferenz steigern. Das Modell verfügt über 501 Milliarden Gesamtparameter, von denen 23 Milliarden aktiv sind. Es wurde auf 23,8 Billionen Tokens vortrainiert und bietet ein Kontextfenster von einer Million Tokens.
Reflection AI gibt an, dass Beam auf fortgeschrittenen Denk-Benchmarks mit Z.ai’s GLM-5.2 mithalten kann, welches insgesamt etwa 744 Milliarden Parameter mit 40 Milliarden aktiven Parametern besitzt. Zudem soll Beam führende westliche offene Modelle übertreffen und dabei drei- bis viermal weniger Rechenleistung für die Inferenz benötigen. Diese Leistungsansprüche wurden jedoch nicht unabhängig überprüft. Das Startup bezeichnet Beam als „Arbeitstier-Modell“ für Unternehmen, den öffentlichen Sektor und Entwickler.
Strategie und Wettbewerbslandschaft
Reflection AI tritt in den Wettbewerb mit geschlossenen KI-Laboren wie Anthropic und OpenAI sowie mit populären offenen Modellen chinesischer Entwickler und westlichen Anbietern wie Mistral, Meta und Cohere. Als direkter US-Rivale wird Inkling vom Thinking Machines Lab genannt, das im Juli veröffentlicht wurde. Interne Benchmarks von Reflection AI zeigen, dass Beam Inkling in vier Codierungstests übertrifft, wobei Inkling ein multimodales Modell ist und Beam rein textbasiert.
Finanzierung und Infrastruktur
Das 2024 von zwei ehemaligen Google DeepMind-Forschern gegründete Startup hat laut PitchBook rund 4,7 Milliarden US-Dollar von Investoren wie Nvidia, Sequoia Capital und Lightspeed Venture Partners erhalten. Die letzte Finanzierungsrunde bewertete das Unternehmen vor Geldeingang mit 25 Milliarden US-Dollar.
Um die erforderliche Rechenleistung für das Training seiner Modelle zu sichern, hat Reflection AI im Sommer Verträge im Gesamtwert von über 7 Milliarden US-Dollar mit SpaceX und Nebius abgeschlossen. Diese sichern dem Unternehmen den Zugang zu Nvidias GB300-Chips bis 2029.
Das Konzept der „KI-Fabriken“
Ein zentrales Angebot von Reflection AI ist der Aufbau sogenannter „KI-Fabriken“. Dabei handelt es sich um Produkte, die es Institutionen ermöglichen sollen, eigene, maßgeschneiderte und lokale KI-Systeme zu entwickeln, indem sie die KI-Modelle von Reflection AI mit ihren proprietären Daten trainieren. Nvidia-CEO Jensen Huang, dessen Unternehmen Reflection AI unterstützt, hat das Konzept der „KI-Fabrik“ bereits befürwortet, was auch Nvidias GPUs zugutekäme, die solche Systeme antreiben würden. Reflection AI testet bereits eine solche Partnerschaft für eine souveräne KI-Fabrik mit der Shinsegae Group in Südkorea.
Verfügbarkeit
Reflection AI plant, die Gewichte des Beam-Modells und vollständige technische Details noch in diesem Monat zu veröffentlichen. Die Distribution soll über Hyperscaler und Neoclouds erfolgen, begleitet von Integrationen in Open-Source-Bibliotheken zum Start.
Thema: Technologie / KI allgemein. Quelle/Inspiration: TechCrunch.