--- title: "Reflection AI firmó 7.300 millones de dólares en alquiler de GPU: su primer modelo, Beam, usó menos del 3% y sus pesos se publican gratis" description: "A tarifas de lista de la nube, Beam costó menos del 3% de los 7.300 millones de dólares en alquiler de GPU que Reflection tiene comprometidos, queda por detrás de los líderes chinos en su propia tabla de benchmarks y este mes se publica gratis frente a una valoración de 25.000 millones de dólares." 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/es language: es keywords: "Frontier, Open Weights, Nvidia, Benchmarks, Compute" --- # Reflection AI firmó 7.300 millones de dólares en alquiler de GPU: su primer modelo, Beam, usó menos del 3% y sus pesos se publican gratis > A tarifas de lista de la nube, Beam costó menos del 3% de los 7.300 millones de dólares en alquiler de GPU que Reflection tiene comprometidos, queda por detrás de los líderes chinos en su propia tabla de benchmarks y este mes se publica gratis frente a una valoración de 25.000 millones de dólares. ## Un laboratorio valorado en 25.000 millones lanza su primer modelo, gratis [Reflection AI](https://theinference.org/markets/companies/reflection-ai) por fin tiene modelo. Beam, [presentado el 5 de octubre](https://reflection.ai/blog/introducing-beam), cuenta con 501.000 millones de parámetros totales y activa 23.000 millones por token; está diseñado para programación y agentes [1][2]. [Hoy el acceso pasa por una lista de espera](https://www.businessinsider.com/what-is-beam-american-ai-model-deepseek-of-the-west-2026-10); antes de que acabe el mes, los pesos se publicarán gratis bajo licencia Apache 2.0 [1][2]. ## Detrás del lanzamiento, 7.300 millones en alquiler de GPU Reflection firmó [en junio un contrato de cómputo de 6.300 millones de dólares con 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) por capacidad de GB300 de [Nvidia](https://theinference.org/markets/companies/nvidia) en Colossus 2 y, en julio, otro de 1.000 millones a través del proveedor de nube [Nebius](https://theinference.org/markets/companies/nebius) [3]. Detrás del lanzamiento está la valoración pre-money de 25.000 millones de dólares cerrada en la ronda de junio, con Nvidia, Sequoia y Citigroup en la tabla de capitalización [3][4]. Si el modelo insignia es gratis y barato de servir, el riesgo del alquiler recae en las contrapartidas de esos contratos —[SpaceX](https://theinference.org/markets/companies/spacex) y Nebius— y en los tenedores de papel de Reflection valorado a esos 25.000 millones. ## El entrenamiento, un error de redondeo en la factura Todo el entrenamiento de Beam, según las cifras de la propia Reflection, es calderilla frente a ese compromiso. El preentrenamiento usó 6.144 GB300 durante menos de cuatro semanas; el aprendizaje por refuerzo, 10.500 durante cuatro semanas [1]. Eso es, como mucho, unos 11,2 millones de horas de GPU. [A finales de junio, las nubes ofrecían capacidad GB300 en tarifa de lista a entre 3,02 y 18 dólares por hora de GPU](https://www.aitooldiscovery.com/ai-infra/nvidia-gb300-explained) [5], lo que sitúa el coste de todo el proceso entre unos 34 y 201 millones de dólares: menos de tres centavos de cada dólar comprometido a la tarifa de lista más cara. Los 7.300 millones no compran Beam. Compran modelos que todavía no existen, y Reflection dice que un sucesor más grande ya se está entrenando [1][3]. ## Diseñado para abaratar la factura, por detrás en su propio marcador Beam activa 23.000 millones de parámetros por token, frente a los 40.000 millones de GLM-5.2, los 49.000 de DeepSeek V4 Pro y los 104.000 de Kimi K3 [2][6]. [Reflection asegura que consume entre tres y cuatro veces menos cómputo de inferencia que GLM-5.2](https://www.implicator.ai/reflection-ai-beam-open-weight-model-glm-5-2/), una estimación que la propia empresa califica de aproximada, no medida [1][2]. *Chart: **Beam activa 23.000 millones de parámetros por token, menos de la cuarta parte de los 104.000 de Kimi K3** Gráfico de barras de parámetros activos por token: Kimi K3, 104.000 millones; DeepSeek V4 Pro, 49.000 millones; GLM-5.2, 40.000 millones, y Beam, 23.000 millones, destacado como el más pequeño* *Parámetros activos por token, el principal determinante del coste de inferencia por token; cuantos menos, más barato resulta servir el modelo. Beam, según Reflection (vía Implicator.ai); GLM-5.2, según Implicator.ai; DeepSeek V4 Pro y Kimi K3, según AI Magazine, octubre de 2026. [2][6]* En su propia tabla, Beam es sexto de ocho en Terminal Bench v2.1, con 80,1 puntos, por detrás de DeepSeek V4.1 Flash, Kimi K3 y GLM 5.3, y marca un 44,4 en DeepSWE frente al 74,2 de Flash [1]. *Chart: **Beam es el mejor modelo abierto occidental de su propia tabla, y aun así sexto de ocho** Gráfico de barras con las puntuaciones de Terminal Bench v2.1: Beam, sexto de ocho con 80,1 puntos, por detrás de DeepSeek V4.1 Flash, Kimi K3, GLM 5.3, Qwen 3.8 Max y GLM 5.2, y por delante de Inkling y Nemotron 3 Ultra* *Terminal Bench v2.1, cuanto más alta la puntuación, mejor; todas las puntuaciones tal y como figuran en la tabla de lanzamiento de la propia Reflection, 5 de octubre de 2026. Se omiten los modelos que Reflection no comunicó. [1]* No se ha publicado ninguna evaluación independiente de Beam [2]. ## El argumento a favor de la factura Stephanie Zhan, socia de Sequoia e inversora en Reflection, sostiene que [en los agentes lo que decide es el cómputo por tarea, no el cómputo por modelo](https://www.nytimes.com/2026/10/06/business/dealbook/anthropic-reflection-open-weight-ai.html) [7]. Artificial Analysis, que lo ha probado a través del acceso del proveedor, lo considera uno de los modelos abiertos más eficientes en tokens que ha visto [2]. Si el producto es la capacidad por unidad de cómputo, el alquiler no es la contradicción: es la estrategia. ## Pesos este mes, salida a bolsa el mes que viene Nvidia cobra en todos los frentes: vende los GB300, mantiene una participación en el inquilino y [convoca la coalición Nemotron, que promueve los pesos abiertos](https://aimagazine.com/news/what-is-nvidia-backed-reflection-ai-its-open-weight-model) [3][6]. Se espera que [Anthropic](https://theinference.org/markets/companies/anthropic) debute en bolsa el mes que viene, quizá con la mayor salida a bolsa de la historia [7]. Pedirá a los inversores que pongan precio a una franquicia cerrada cuyo rival más reciente trabaja gratis. Habrá que vigilar los benchmarks independientes cuando aterricen los pesos [2]. ## Takeaway Los 7.300 millones de dólares en alquiler de GPU que Reflection tiene comprometidos no pagan Beam, cuyo entrenamiento costó menos de 201 millones y que se publica gratis; la apuesta —y el riesgo— está en el sucesor más grande, todavía en entrenamiento, y en las contrapartidas que cargan con la factura. ## 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 firmó 7.300 millones de dólares en alquiler de GPU: su primer modelo, Beam, usó menos del 3% y sus pesos se publican gratis — 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/es