Presentación de Reflection Beam: un modelo de peso abierto para la programación agente en AWS
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Reflection AI ha presentado Reflection Beam, un modelo de pesos abiertos diseñado para la codificación agéntica y tareas de largo alcance, como el mantenimiento de código y flujos de trabajo multietapa. El modelo cuenta con una arquitectura de mezcla dispersa de expertos con 501 mil millones de parámetros totales y 23 mil millones de parámetros activos, y admite una longitud efectiva de contexto de un millón de tokens. Publicado bajo la licencia Apache 2.0, Beam está disponible en variantes de puntos de control BF16, FP8 y NVFP4 para adaptarse a diferentes requisitos de memoria y hardware. AWS ofrece múltiples vías de implementación, comenzando con Amazon SageMaker JumpStart para puntos finales en tiempo real completamente gestionados. Para usuarios que requieren control nativo de Kubernetes, Amazon SageMaker HyperPod Inference ofrece integración con los entornos de ejecución SGLang o vLLM. Estas opciones permiten a los desarrolladores gestionar infraestructura distribuida de GPU, caché y escalado según sus objetivos específicos de concurrencia y latencia. En el lanzamiento, el modelo es accesible a través de SageMaker JumpStart en las regiones Este de EE. UU., lo que permite tanto a investigadores como a desarrolladores personalizar los entornos de ejecución.
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