İçeriğe geç
7 Tepe Bilişim

Yapay zekâYapay zekâ modeli

Reflection AI, 501 milyar parametreli Beam modelinin ağırlıklarını Apache 2.0 lisansıyla Hugging Face'te yayımladı

Reflection AI, kodlama ve ajan görevleri için tasarlanan 501 milyar parametreli Beam'in ağırlıklarını 16 Ekim'de Apache 2.0 lisansıyla yayımladı.

· 2 dk okuma

Kapağı açık camlı vitrinde düzenli bir kristal kafes heykeli; ışık kafesten geçip yerde desen çiziyor

Reflection AI, 5 Ekim 2026’da duyurduğu ilk açık ağırlıklı modeli Beam’in ağırlıklarını 16 Ekim’de Hugging Face’te yayımladı. Şirket 5 Ekim duyurusunda ağırlıkların, model kartının ve teknik raporun ay içinde yayımlanacağını söylemişti. Şirketin duyurusuna göre ağırlıklar Apache 2.0 lisansıyla sunuluyor; model kartı, modelin ticari ve araştırma amaçlı kullanım için tasarlandığını belirtiyor.

Ne duyuruldu

Model kartına göre Beam, toplam 501 milyar parametreli, her adımda yaklaşık 23 milyar parametresi etkin olan seyrek bir uzmanlar karışımı (MoE) modeli. Yalnız metin girdisi alıyor ve metin üretiyor; görüntü girdisi desteklemiyor. Bağlam uzunluğu 1 milyon token. Kart, modelin ağırlıklı olarak İngilizce için geliştirildiğini ve bilgi kesim tarihinin 30 Haziran 2026 olduğunu yazıyor.

Ağırlıklar BF16, FP8 ve NVFP4 hassasiyet biçimlerinde yayımlandı. Hugging Face’teki Beam 1.0 koleksiyonunda bu sürümlerin yanında DFlash2 adlı dördüncü bir model de yer alıyor. Model kartındaki kıyaslama sonuçları şirketin kendi ölçümleri.

Ne değişti

Kart, Beam’in hedef kullanım alanlarını yardımcı tarzı metin üretimi, yazılım mühendisliği ve ajan tabanlı kodlama görevleri olarak sayıyor. Apache 2.0 lisansı, ağırlıkların ticari kullanımına izin veren yaygın bir açık kaynak lisansı; kart ayrıca ince ayar, niceleme ve modelin çıktılarıyla başka model eğitmenin yasaklanmadığını belirtiyor. Bu, kullanım koşulları daha kısıtlı olan bazı açık ağırlıklı modellerden ayrılan bir nokta.

Kurumlar için anlamı

Açık ağırlık, modelin kurum içinde ve internetten yalıtılmış ortamlarda çalıştırılabilmesine olanak veriyor. Verisini dışarı çıkarmak istemeyen kurumlar için bu önemli bir başlık. Öte yandan model kartında donanım gereksinimi verilmiyor; 501 milyar parametreli bir modeli kurum içinde çalıştırmak ciddi GPU kapasitesi ister. Kullanım öncesinde lisans koşulları, modelin Türkçe başarımı ve kurumun kendi verisiyle verdiği sonuç ayrıca değerlendirilmeli.

Model kartı, ağırlık bağlantıları ve kıyaslama tabloları yan sütundaki bağlantıda.

Bu yazı kendi cümlelerimizle hazırlandı; olgular aşağıdaki birincil kaynağa dayanır. Teknik ayrıntılar için üreticinin bültenini esas alın.

Tüm haberler

Aynı günün diğer haberleri