# Beam

> Fiche du modèle de langage Beam sur QUELLE IA, édition du 5 octobre 2026. Beam (Reflection AI) vient de sortir et n'a pas encore été mesuré. Sa fiche, son prix et les liens pour l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/beam/
Origine : Reflection AI · États-Unis · sorti le 5 octobre 2026

## Son bilan

- Pas encore mesuré par les benchmarks que suit le site.

## Score général

- Score IA : en attente de mesures

- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

Le score IA estime le niveau d'un modèle, toutes tâches confondues, à partir des benchmarks publics où il a été mesuré. Son échelle est fixée une fois pour toutes : 100 correspond au meilleur modèle au lancement du site. La marge donne l'intervalle où se trouve le score, avec une confiance de 90 %. Deux modèles dont les marges se recouvrent sont ex æquo. [Ce que veut dire ce score](https://quelleia.com/demarche/#que-veut-dire-le-score).

## Scores par tâche

Comment les tâches comptent dans le score : https://quelleia.com/demarche/#taches

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | non mesuré | Non mesuré |
| Code | non mesuré | Non mesuré |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | non mesuré | Non mesuré |
| Maths | non mesuré | Non mesuré |
| Sciences | non mesuré | Non mesuré |
| Français | non mesuré | Non mesuré |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | non mesuré | Non mesuré |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Annoncé par Reflection AI

Ce que l'éditeur dit lui-même de ce modèle (page du 5 octobre 2026, relue le 6 octobre 2026). Ces chiffres ne comptent pas dans le score IA.

- Disponibilité : Préversion réservée à des utilisateurs choisis, sur liste d'attente. L'API de Reflection AI est en bêta (identifiant Beam-501B-A23B).
- Taille : 501 milliards de paramètres, dont 23 milliards actifs par jeton (mélange d'experts).
- Entrées : Texte seulement. Effort de raisonnement réglable.
- Contexte : 1 million de jetons selon l'annonce ; 256 000 jetons en entrée et 128 000 en sortie dans l'API en bêta, selon sa documentation.
- Connaissances : Jusqu'au 30 juin 2026, selon la documentation de l'API.
- Poids : Ouverts, pas encore publiés : promis pour octobre 2026 sous licence Apache 2.0, avec le rapport technique et la carte du modèle.
- Entraînement : Préentraîné sur 23 800 milliards de jetons, puis apprentissage par renforcement sur 10 500 GPU NVIDIA GB300 pendant quatre semaines.

| Domaine | Benchmark | Résultat annoncé | D'où vient le chiffre |
| --- | --- | --- | --- |
| Code agentique | DeepSWE v1.1 | 44,4 % | calculé par Reflection AI, préversion |
| Code agentique | SWE-bench Verified | 80,9 % | calculé par Reflection AI, préversion |
| Code agentique | SWE-bench Multilingual | 78,0 % | calculé par Reflection AI, préversion |
| Code agentique | SWE-Bench Pro (v1) | 65,5 % | calculé par Reflection AI, préversion |
| Code agentique | SWE-Bench Pro (v2, partie difficile) | 77,2 % | calculé par Reflection AI, préversion |
| Code agentique | Terminal-Bench 2.1 | 80,1 % | calculé par Reflection AI, préversion |
| Code agentique | SWE Atlas Codebase QnA | 34,6 % | calculé par Reflection AI, préversion |
| Raisonnement | AIME 2026 | 97,8 % | calculé par Reflection AI, préversion |
| Raisonnement | GPQA Diamond | 90,5 % | calculé par Reflection AI, préversion |
| Raisonnement | Humanity's Last Exam (sans outils) | 36,2 % | calculé par Reflection AI, préversion |
| Raisonnement | SciCode | 49,7 % | calculé par Reflection AI, préversion |
| Outils et recherche | MCP Atlas | 78,7 % | calculé par Reflection AI, préversion |
| Outils et recherche | BrowseComp (avec gestion du contexte) | 77,4 % | calculé par Reflection AI, préversion |
| Outils et recherche | DeepSearchQA (avec gestion du contexte) | 80,1 % | calculé par Reflection AI, préversion |
| Outils et recherche | AutomationBench (jeu public) | 37,0 % | calculé par Reflection AI, préversion |
| Outils et recherche | τ³-bench (banque) | 38,0 % | calculé par Reflection AI, préversion |
| Capacités générales | IFBench | 79,7 % | calculé par Reflection AI, préversion |
| Capacités générales | LongBench v2 | 65,5 % | calculé par Reflection AI, préversion |

Sources : https://reflection.ai/blog/introducing-beam

## Exécution locale

Ses poids ne sont pas encore publiés : Reflection AI annonce leur publication pour octobre 2026, sous licence Apache 2.0. L'estimation qui suit vaut pour le jour de leur sortie. Tient à partir d'un Mac de 512 Go (378,9 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac Studio M5 Ultra de 512 Go. Mémoire estimée : 345,7 Go.

- Allégée, 4 bits : 345,7 Go
- Allégée, 8 bits : 605,0 Go
- Complète, 16 bits : 1 152,3 Go

- Plus petite machine : [Mac 512 Go](https://quelleia.com/local/#mac_512_go), version allégée à 4 bits
- Carte graphique : Trop juste
- PC portable RTX : Trop juste
- PC portable Intel : Trop juste
- PC portable Snapdragon : Trop juste
- Mac : [Mac 512 Go](https://quelleia.com/local/#mac_512_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Mac Studio M5 Ultra, 512 Go](https://quelleia.com/local/mac-studio-m5-ultra-512go/)
- Ryzen AI Max : Trop juste
- Nvidia DGX : [4 DGX Spark, 512 Go](https://quelleia.com/local/#dgx_spark_x4), version allégée à 4 bits ; par exemple [Quatre DGX Spark en grappe](https://quelleia.com/local/dgx-spark-x4/)
- Sans carte graphique : Trop juste
- Serveur : Oui

### Vitesse de génération

- Vitesse estimée sur [Mac Studio M5 Ultra, 512 Go](https://quelleia.com/local/mac-studio-m5-ultra-512go/) (Mac 512 Go, 1,2 To/s), version allégée à 4 bits : de 24 à 62 jetons/s (estimation)

Estimation pour un contexte court : le débit mémoire de chaque machine divisé par ce que le modèle relit à chaque jeton dans la version qui y tient, ramené à ce que donnent les 7 mesures publiées qui servent d'étalon. Dans chaque famille, la plus petite machine à débit publié où il tient, la moins rapide à mémoire égale. Méthode : https://quelleia.com/local/#vitesse-estimee

## Fiche technique

- Prix : Non communiqué
- Fenêtre de contexte : Non communiqué
- Entrées : Non communiqué
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : 501 milliards
- Licence : Apache 2.0, annoncée (poids annoncés pour octobre 2026, pas encore téléchargeables)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Non communiqué

## Où le trouver

- Par API : [API Reflection AI](https://developers.reflection.ai)

## À lire sur Frandroid

Articles des médias du groupe Humanoid consacrés à ce modèle (relevé du 8 octobre 2026, hors du score).

- [Beam, l’IA ouverte américaine se frotte aux modèles chinois DeepSeek, Kimi, MiMo et GLM](https://www.frandroid.com/actualites-generales/3274271_beam-lia-ouverte-americaine-se-frotte-aux-modeles-chinois-deepseek-kimi-mimo-et-glm) : Frandroid, 6 octobre 2026 (actualité)

## En bref

**Quel est le score de Beam ?** Beam n'a pas encore de score : au 5 octobre 2026, aucun benchmark suivi ne l'a mesuré. Son score arrivera avec les premiers résultats. [Ce que veut dire ce score](https://quelleia.com/demarche/#que-veut-dire-le-score).

**Beam peut-il tourner en local ?** Ses poids ne sont pas encore publiés : Reflection AI annonce leur publication pour octobre 2026, sous licence Apache 2.0. L'estimation qui suit vaut pour le jour de leur sortie. Tient à partir d'un Mac de 512 Go (378,9 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac Studio M5 Ultra de 512 Go. Mémoire estimée : 345,7 Go.

**Qui édite Beam ?** Beam est édité par Reflection AI (États-Unis), et il est sorti le 5 octobre 2026. Ses poids ne sont pas encore publiés : Reflection AI annonce leur publication pour octobre 2026, sous licence Apache 2.0.

Source : QUELLE IA, édition du 5 octobre 2026. https://quelleia.com