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Reflection AI présente Beam, un modèle open-weight de 501 milliards de paramètres dont 23 milliards actifs, et revendique des performances proches des meilleurs modèles chinois avec 3 à 4 fois moins de calcul d'inférence. Forte de contrats de calcul dépassant 7 milliards de dollars et d'un financement estimé à 4,7 milliards de dollars, la société vise entreprises et nations souveraines avec son concept d'« usine d'IA ». Les comparaisons restent non vérifiées de manière indépendante.
Des milliards pour le calcul et une valorisation à 25 milliards de dollars
Reflection AI a sécurisé des capacités de calcul à grande échelle, notamment par des contrats de plus de 7 milliards de dollars signés cet été avec SpaceX et Nebius pour garantir l'accès aux puces Nvidia GB300 jusqu'en 2029. L'entreprise affirme disposer de l'infrastructure nécessaire à l'entraînement de modèles de pointe. Selon PitchBook, Reflection AI a levé environ 4,7 milliards de dollars auprès d'investisseurs comme Nvidia, Sequoia Capital et Lightspeed Venture Partners, et sa dernière levée de fonds la valorise à 25 milliards de dollars avant investissement. Jensen Huang, PDG de Nvidia, soutient la vision d'« usine d'IA » et Nvidia fournit les GPU qui alimenteraient ces systèmes.
Beam : mélange d'experts textuel et spécifications XXL
Reflection AI a dévoilé Beam, un modèle mixture-of-experts dédié au texte, formé par un apprentissage par renforcement nécessitant une puissance de calcul importante. Beam intègre 501 milliards de paramètres, dont 23 milliards sont utilisés lors de l'inférence, a été préentraîné sur 23,8 trillions de tokens et offre une fenêtre de contexte de 1 million de tokens. Reflection AI met en avant des usages en raisonnement, codage et tâches agentiques, tout en promettant une réduction du coût en tokens et du temps d'inférence par rapport à ses concurrents.
Performances revendiquées face aux modèles chinois et occidentaux
Les performances annoncées par Reflection AI pour Beam n'ont pas été vérifiées de manière indépendante. L'entreprise affirme que Beam atteint des résultats comparables à ceux du GLM-5.2 de Z.ai, doté d'environ 744 milliards de paramètres dont 40 milliards sont actifs, et dépasserait les principaux modèles open occidentaux actuels, tout en nécessitant de 3 à 4 fois moins de ressources pour l'inférence. Reflection AI précise également que ses propres évaluations internes placent Beam devant Inkling, le modèle open du Thinking Machines Lab lancé en juillet, sur quatre benchmarks de codage couramment utilisés. Inkling est multimodal, alors que Beam est uniquement textuel. Reflection AI se positionne face à des laboratoires fermés comme Anthropic et OpenAI, ainsi qu'à Mistral, Meta et Cohere.
Cible : entreprises et souverains, avec des « usines d'IA » en préparation
Reflection AI cible les entreprises et les nations souveraines avec Beam et ses futurs modèles. L'objectif affiché est de proposer des « usines d'IA », permettant aux institutions d'entraîner les modèles de Reflection AI sur leurs propres données pour créer des systèmes locaux et personnalisés. La société a commencé à tester ce concept avec le groupe Shinsegae en Corée du Sud. Des fonds spéculatifs et des sociétés de trading figurent parmi les acteurs intéressés par ce type d'infrastructure. Cette approche s'inscrit dans la vision défendue par Jensen Huang autour des « usines d'IA » et d'un écosystème open AI.
Calendrier de diffusion et contexte de l'annonce
Reflection AI a l'intention de rendre publics ce mois-ci les poids de Beam ainsi que l'ensemble des spécifications techniques, avec une distribution prévue via des hyperscalers, des néo-clouds et des intégrations dans des bibliothèques open source dès la sortie. Des informations complémentaires ont été communiquées dans un article de blog publié lundi, après que la presse a évoqué un lancement imminent au cours du week-end précédent. Reflection AI est basée à Brooklyn, a été fondée en 2024 par deux anciens chercheurs de Google DeepMind et est décrite comme âgée de deux ans. L'entreprise n'a pas répondu à temps aux demandes d'informations de TechCrunch. Cette annonce pourrait accélérer la course à une réponse occidentale aux offres de DeepSeek, Qwen et Z.ai.
