Reflection AI hat GPU-Mietverträge über 7,3 Milliarden Dollar unterschrieben – das erste Modell Beam verbrauchte davon weniger als 3 Prozent, die Gewichte gibt es kostenlos
Beam kostete zu gelisteten Cloud-Preisen weniger als 3 Prozent der 7,3 Milliarden Dollar GPU-Miete, die Reflection verbindlich zugesagt hat, liegt auf der eigenen Benchmark-Tabelle hinter den chinesischen Spitzenreitern – und erscheint in diesem Monat kostenlos, bei einer Bewertung von 25 Milliarden Dollar.
Vincent Jiang · 3 min read
Ein 25-Milliarden-Dollar-Labor liefert sein erstes Modell aus – kostenlos
Reflection AI$2.1B — Reflection AI, private, latest valuation $2.1B hat endlich ein Modell. Beam, vorgestellt am 5. Oktober, bringt es auf 501 Milliarden Parameter insgesamt und aktiviert davon 23 Milliarden pro Token; entwickelt wurde es für Programmier- und Agentenaufgaben 12. Der Zugang läuft derzeit über eine Warteliste; noch in diesem Monat erscheinen die Gewichte kostenlos unter einer Apache-2.0-Lizenz 12.
7,3 Milliarden Dollar GPU-Miete stecken dahinter
Reflection unterschrieb im Juni einen Computervertrag über 6,3 Milliarden Dollar mit SpaceX für Nvidia−0.57% — Nvidia, down 0.57 percent today-GB300-Kapazität in Colossus 2; im Juli folgte über den Cloud-Anbieter Nebius−1.23% — Nebius, down 1.23 percent today ein Deal über eine Milliarde Dollar 3. Hinter dem Launch steht eine Pre-Money-Bewertung von 25 Milliarden Dollar aus der Finanzierungsrunde im Juni, beteiligt sind Nvidia, Sequoia und Citigroup 34. Ist das Flaggschiff kostenlos und im Betrieb günstig, wandert das Mietrisiko zu den Gegenparteien dieser Verträge, SpaceX−0.07% — SpaceX, down 0.07 percent today und Nebius – und zu den Inhabern von Reflection-Papieren, die mit genau diesen 25 Milliarden Dollar bewertet sind.
Das Training ist ein Rundungsfehler auf der Rechnung
Beams kompletter Trainingslauf ist nach Reflections eigenen Zahlen Kleingeld gemessen an dieser Verpflichtung. Das Vortraining lief auf 6.144 GB300 – weniger als vier Wochen lang; das bestärkende Lernen auf 10.500 – vier Wochen lang 1. Das sind höchstens rund 11,2 Millionen GPU-Stunden. Cloud-Anbieter listeten GB300-Kapazität Ende Juni für 3,02 bis 18 Dollar pro GPU-Stunde 5; der gesamte Lauf kostet damit zwischen rund 34 Millionen und 201 Millionen Dollar: zum teuersten gelisteten Preis weniger als drei Cent von jedem zugesagten Dollar. Die 7,3 Milliarden Dollar kaufen kein Beam. Sie kaufen Modelle, die es noch nicht gibt; Reflection sagt, ein größeres Nachfolgemodell trainiere bereits 13.
Gebaut, um die Rechnung zu drücken – und im eigenen Klassement trotzdem im Hintertreffen
Beam aktiviert pro Token 23 Milliarden Parameter – GLM-5.2 kommt auf 40, DeepSeek V4 Pro auf 49 und Kimi K3 auf 104 26. Reflection beansprucht ein Drittel bis ein Viertel des Inferenz-Rechenaufwands von GLM-5.2 – eine Schätzung, wie das Unternehmen selbst sagt: näherungsweise, nicht gemessen 12.
Beam aktiviert 23 Milliarden Parameter pro Token – weniger als ein Viertel der 104 Milliarden von Kimi K3
Data
| Value | |
|---|---|
| Kimi K3 | 104B |
| DeepSeek V4 Pro | 49B |
| GLM-5.2 | 40B |
| Beam | 23B |
In Reflections eigener Tabelle belegt Beam auf dem Terminal Bench v2.1 mit 80,1 Punkten den sechsten von acht Plätzen – hinter DeepSeek V4.1 Flash, Kimi K3 und GLM 5.3. Auf DeepSWE kommt Beam auf 44,4 Punkte, Flash auf 74,2 1.
Beam ist in der eigenen Tabelle das beste westliche offene Modell – und trotzdem nur Sechster von acht
Data
| Value | |
|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash | 90.6 |
| Kimi K3 | 88.3 |
| GLM 5.3 | 88.2 |
| Qwen 3.8 Max | 86.6 |
| GLM 5.2 | 81 |
| Beam | 80.1 |
| Inkling | 63.8 |
| Nemotron 3 Ultra | 56.4 |
Eine unabhängige Evaluation von Beam wurde bislang nicht veröffentlicht 2.
Was für die Rechnung spricht
Stephanie Zhan, Partnerin bei Sequoia, hat in Reflection investiert und argumentiert, was über Agenten entscheide, sei die Rechenleistung pro Aufgabe, nicht die pro Modell 7. Artificial Analysis, die anhand des Anbieter-Zugangs getestet hat, nennt Beam eines der token-effizientesten offenen Modelle, die sie bisher gesehen hat 2. Wenn die Leistungsfähigkeit pro Einheit Rechenleistung das Produkt ist, ist die Miete die Strategie, nicht der Widerspruch.
Gewichte diesen Monat, Börsengang im nächsten
Nvidia kassiert auf jedem Weg: Das Unternehmen verkauft die GB300-Chips, hält eine Beteiligung am Mieter und ruft die Nemotron-Koalition zusammen, die offene Gewichte fördert 36. Anthropic$350B — Anthropic, private, latest valuation $350B, das voraussichtlich im nächsten Monat in den wohl größten Börsengang der Geschichte geht 7, wird Anleger bitten, ein geschlossenes Franchise zu bewerten, dessen neuester Herausforderer kostenlos arbeitet. Behalten Sie die unabhängigen Benchmarks im Blick, sobald die Gewichte verfügbar sind 2.
Deepdive
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