--- title: "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" description: "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." publisher: "The Inference" section: "Frontier" published: 2026-10-07T23:10:30.485Z modified: 2026-10-07T23:10:30.485Z canonical: https://theinference.org/article/reflection-ai-signed-7-3-billion-of-gpu-rent-first-model-beam-used-under-3-of-it-weights-ship-free/de language: de keywords: "Frontier, Open Weights, Nvidia, Benchmarks, Compute" --- # 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. ## Ein 25-Milliarden-Dollar-Labor liefert sein erstes Modell aus – kostenlos [Reflection AI](https://theinference.org/markets/companies/reflection-ai) hat endlich ein Modell. Beam, [vorgestellt am 5. Oktober](https://reflection.ai/blog/introducing-beam), bringt es auf 501 Milliarden Parameter insgesamt und aktiviert davon 23 Milliarden pro Token; entwickelt wurde es für Programmier- und Agentenaufgaben [1][2]. [Der Zugang läuft derzeit über eine Warteliste](https://www.businessinsider.com/what-is-beam-american-ai-model-deepseek-of-the-west-2026-10); noch in diesem Monat erscheinen die Gewichte kostenlos unter einer Apache-2.0-Lizenz [1][2]. ## 7,3 Milliarden Dollar GPU-Miete stecken dahinter Reflection unterschrieb im Juni [einen Computervertrag über 6,3 Milliarden Dollar mit SpaceX](https://www.msn.com/en-us/news/other/nvidia-backed-reflection-ai-unveils-its-first-open-model-beam-could-it-be-america-s-best-chance-to-compete-with-china/ar-AA2dDprQ) für [Nvidia](https://theinference.org/markets/companies/nvidia)-GB300-Kapazität in Colossus 2; im Juli folgte über den Cloud-Anbieter [Nebius](https://theinference.org/markets/companies/nebius) 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 [3][4]. Ist das Flaggschiff kostenlos und im Betrieb günstig, wandert das Mietrisiko zu den Gegenparteien dieser Verträge, [SpaceX](https://theinference.org/markets/companies/spacex) 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](https://www.aitooldiscovery.com/ai-infra/nvidia-gb300-explained) [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 [1][3]. ## 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 [2][6]. [Reflection beansprucht ein Drittel bis ein Viertel des Inferenz-Rechenaufwands von GLM-5.2](https://www.implicator.ai/reflection-ai-beam-open-weight-model-glm-5-2/) – eine Schätzung, wie das Unternehmen selbst sagt: näherungsweise, nicht gemessen [1][2]. *Chart: **Beam aktiviert 23 Milliarden Parameter pro Token – weniger als ein Viertel der 104 Milliarden von Kimi K3** Balkendiagramm der aktiven Parameter pro Token: Kimi K3 104 Milliarden, DeepSeek V4 Pro 49 Milliarden, GLM-5.2 40 Milliarden, Beam 23 Milliarden; Beam als kleinster Wert hervorgehoben* *Aktive Parameter pro Token, der wichtigste Treiber der Inferenzkosten pro Token; weniger Parameter bedeuten günstigeren Betrieb. Beam laut Angaben von Reflection (über Implicator.ai), GLM-5.2 laut Implicator.ai, DeepSeek V4 Pro und Kimi K3 laut AI Magazine, Oktober 2026. [2][6]* 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]. *Chart: **Beam ist in der eigenen Tabelle das beste westliche offene Modell – und trotzdem nur Sechster von acht** Balkendiagramm der Ergebnisse auf dem Terminal Bench v2.1: Beam mit 80,1 Punkten auf Platz sechs von acht, hinter DeepSeek V4.1 Flash, Kimi K3, GLM 5.3, Qwen 3.8 Max und GLM 5.2, vor Inkling und Nemotron 3 Ultra* *Terminal Bench v2.1, höher ist besser; alle Werte wie in Reflections eigener Launch-Tabelle vom 5. Oktober 2026 berichtet. Modelle, zu denen Reflection nichts berichtet hat, sind weggelassen. [1]* 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](https://www.nytimes.com/2026/10/06/business/dealbook/anthropic-reflection-open-weight-ai.html) [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](https://aimagazine.com/news/what-is-nvidia-backed-reflection-ai-its-open-weight-model) [3][6]. [Anthropic](https://theinference.org/markets/companies/anthropic), 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]. ## Takeaway Die 7,3 Milliarden Dollar GPU-Miete, die Reflection zugesagt hat, bezahlen nicht Beam – das Modell wurde für unter 201 Millionen Dollar trainiert und erscheint kostenlos. Die Wette – und das Risiko – liegt auf dem größeren Nachfolgemodell, das noch trainiert, und auf den Gegenparteien, die am Ende auf der Rechnung sitzen bleiben. ## Sources 1. [Reflection AI, Introducing Beam: Reflection's 501B open-weight model, 5 October 2026](https://reflection.ai/blog/introducing-beam) 2. [Implicator.ai, Reflection AI Unveils Beam Open-Weight Model, 6 October 2026](https://www.implicator.ai/reflection-ai-beam-open-weight-model-glm-5-2/) 3. [Fortune via MSN, Nvidia-backed Reflection AI unveils its first open model, Beam, 5 October 2026](https://www.msn.com/en-us/news/other/nvidia-backed-reflection-ai-unveils-its-first-open-model-beam-could-it-be-america-s-best-chance-to-compete-with-china/ar-AA2dDprQ) 4. [Business Insider, What is Beam? The US AI model being called the 'DeepSeek of the West', October 2026](https://www.businessinsider.com/what-is-beam-american-ai-model-deepseek-of-the-west-2026-10) 5. [AI Tool Discovery, NVIDIA GB300 NVL72: Full Specs, Price, and Cloud Rates for 2026, updated 1 October 2026](https://www.aitooldiscovery.com/ai-infra/nvidia-gb300-explained) 6. [AI Magazine, What is NVIDIA-Backed Reflection AI & its Open-Weight Model?, October 2026](https://aimagazine.com/news/what-is-nvidia-backed-reflection-ai-its-open-weight-model) 7. [The New York Times DealBook, A New Open-Weight Challenger to Anthropic, Reflection, Emerges, 6 October 2026](https://www.nytimes.com/2026/10/06/business/dealbook/anthropic-reflection-open-weight-ai.html) --- 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 — The Inference. Canonical: https://theinference.org/article/reflection-ai-signed-7-3-billion-of-gpu-rent-first-model-beam-used-under-3-of-it-weights-ship-free/de