Reflection ra mắt Beam: Mô hình AI open-weight thách thức các đối thủ Trung Quốc với chi phí tối ưu

Reflection AI, startup có trụ sở tại Brooklyn, vừa chính thức công bố Beam – mô hình AI open-weight đầu tiên của hãng. Với tham vọng tạo ra một đối trọng từ phương Tây trước các tên tuổi như DeepSeek, Qwen hay Z.ai, Reflection khẳng định Beam có khả năng xử lý các tác vụ suy luận phức tạp với chi phí vận hành thấp hơn nhiều.

Beam là mô hình mixture-of-experts (MoE) chỉ tập trung vào văn bản, sở hữu 501 tỷ tham số, trong đó có 23 tỷ tham số hoạt động. Mô hình được huấn luyện trên 23,8 nghìn tỷ token và hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh (context window) lên tới 1 triệu token. Theo công bố từ Reflection, dù chưa được kiểm chứng độc lập, Beam đạt kết quả ngang bằng với GLM-5.2 của Z.ai trên các bài kiểm tra suy luận nâng cao, trong khi sử dụng ít tài nguyên tính toán hơn từ 3-4 lần.

Reflection định vị Beam như một “cỗ máy làm việc” (workhorse model) dành cho doanh nghiệp, khu vực công và cộng đồng lập trình viên. Startup này đang cạnh tranh trực tiếp với các phòng thí nghiệm AI đóng (closed labs) như Anthropic, OpenAI, cũng như các đối thủ open-weight từ Meta, Mistral và Inkling.

Được thành lập vào năm 2024 bởi các cựu nghiên cứu viên từ Google DeepMind, Reflection đã huy động được khoảng 4,7 tỷ USD từ các nhà đầu tư lớn như Nvidia, Sequoia Capital và Lightspeed Venture Partners. Để đảm bảo nguồn lực huấn luyện, công ty đã ký các thỏa thuận trị giá hơn 7 tỷ USD với SpaceX và Nebius nhằm tiếp cận chip Nvidia GB300 đến năm 2029.

Chiến lược của Reflection là hướng tới mô hình “AI factory” – cho phép các tổ chức xây dựng hệ thống AI tùy chỉnh, cục bộ bằng cách huấn luyện các mô hình của Reflection trên dữ liệu độc quyền của chính họ. Tầm nhìn này nhận được sự ủng hộ mạnh mẽ từ CEO Nvidia, Jensen Huang, người luôn thúc đẩy hệ sinh thái AI mở. Hiện tại, Reflection đã bắt đầu thử nghiệm mô hình hợp tác này với tập đoàn Shinsegae tại Hàn Quốc.

Dự kiến, Reflection sẽ công bố trọng số (weights) và chi tiết kỹ thuật đầy đủ của Beam trong tháng này thông qua các nền tảng hyperscaler và neocloud, cùng với sự tích hợp trên các thư viện mã nguồn mở.

Nguồn tham khảo: TechCrunch