Reflection: Beam 1.0 501B A23B

{"about":"### Beam 1.0 van Reflection\n\nBeam 1.0 501B A23B is een tekstmodel van Reflection voor programmeren, redeneren en taken met meerdere samenhangende stappen. De sparse MoE-architectuur heeft in totaal 501,3 miljard parameters en ongeveer 23,4 miljard actieve parameters per token. Het model is vooral voor Engels ontwikkeld. Houd daar rekening mee bij de taalkeuze voor broncode, technisch materiaal en uitvoerige instructies.\n\nDe architectuur combineert lokale en globale aandacht. De training omvat broncode, technische documentatie en wetenschappelijk en onderwijsmateriaal. Een aparte trainingsfase ontwikkelde de lange context aan de hand van gestructureerde repositories, langdurige taken en omvangrijke documenten. Tijdens het versterkingsleren combineerde de ontwikkelaar programmeer-, terminal- en STEM-taken.\n\n### Op welke taken het model is gericht\n\nReflection benadrukt software-engineering, wiskundig en wetenschappelijk redeneren en het stapsgewijs oplossen van taken. Die gebieden zijn bruikbaar voor inhoudelijke tekstgesprekken: verbanden tussen programmaonderdelen uitleggen, een logische fout analyseren, een algoritmewijziging voorstellen, een plan maken om een hypothese te toetsen of technisch materiaal samenvatten.\n\nBeam legt apart nadruk op zuinig gebruik van redeneertokens. Tijdens de training werden geslaagde oplossingen met minder overbodige tokens beloond. Dat beschrijft de aanpak van de ontwikkelaar; geef de lengte van je concrete antwoord nog steeds expliciet aan, bijvoorbeeld een korte conclusie, een uitvoerig bewijs of een patch met toelichting.\n\n### Grote tekstcontext in Ailoot\n\nHet contextvenster van de aansluiting is 1 048 576 tokens. Dat omvat aangeleverd materiaal, instructies, geschiedenis en het gegenereerde antwoord. De modelmetadata vermeldt een antwoordomvang tot 131 072 tokens. Daarmee kun je meerdere samenhangende teksten meesturen: een specificatie, implementatiefragmenten, controleresultaten en vragen daarover. Geef het materiaal namen en vraag bij conclusies aan te geven op welk fragment ze steunen. Dat maakt omvangrijke analyses beter controleerbaar.\n\nVoor een codetaak kun je bijvoorbeeld eerst om een afhankelijkhedenkaart van de aangeleverde bestanden vragen, dan de plaats van de wijziging bepalen en pas daarna de implementatie voorbereiden. Geef voor een wetenschappelijke taak de beginvoorwaarden, notatie en vereiste mate van strengheid aan. Dit zijn manieren om de aanvraag zo te organiseren dat het nuttige resultaat aan het bronmateriaal kan worden getoetst.\n\nDe aansluiting accepteert tekst en retourneert tekst via Messages, Responses, Chat Completions en tekstueel generateContent. Code en aanbevelingen worden als modelantwoord geleverd; het uitvoeren van opdrachten en het werken met externe gegevens hangen af van de mogelijkheden van je toepassing.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Reflection","canonical_model":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.1,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.5,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.5,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.5,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.1,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":0.5,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":2.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/reflection/beam-1.0-501b-a23b:generateContent","request_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","request_model_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","route_label":"Ultra"}],"name":"Reflection: Beam 1.0 501B A23B","price":{"in":0.5,"in_label":null,"out":2.0,"out_label":null,"sort_in":0.5,"sort_out":2.0,"varies":false},"public_id":"reflection/beam-1.0-501b-a23b","short":"Tekstueel MoE-model van Reflection met lange context voor software-engineering, wiskundig redeneren en stapsgewijze taakanalyse."}