Reflection 推出的 Beam 模型现已可在 Amazon SageMaker JumpStart 上使用，并支持 AWS Trainium
Beam 是总部位于美国的 Reflection 推出的首款开放权重模型，现已可在 Amazon SageMaker AI 的模型中心 Amazon SageMaker JumpStart 上使用。根据 Beam 的说法，该模型处于同类开放权重模型的前沿，在推理、编码以及智能体基准测试方面表现优异。Beam 适用于基于开放权重模型并利用该模型进行开发（而不仅仅是调用）的团队。想要将前沿模型适配到自己领域的客户可以对该模型进行微调、检查和修改其权重，并将其深度嵌入智能体和工作流，同时保持对自身数据和基础设施的完全控制。Beam 可与客户已在 SageMaker AI 中使用的其他模型一起运行，并利用内置于每一项 SageMaker AI 部署的相同控制、审计追踪和监控进行扩展以满足生产需求。此外，Beam 已针对 AWS Trainium3 进行移植和优化，让客户从第一天起就拥有高性能、高性价比的模型部署和扩展方案。Reflection 联合创始人兼首席执行官 Misha Laskin 说：“Reflection 正在提供开发人员可以真正掌控的前沿 AI，而不是只能通过 API 租用的 AI 服务。将 Beam 引入 SageMaker AI 可以让数百万开发人员在其信任的基础设施上使用该能力，这些模型运行于开发人员自己的 AWS 账户，依靠自有数据，并且完全由开发人员掌控。”
基于 Beam 进行开发的团队，所能实现的能力远不止调用 API：根据专有代码和数据对其进行微调，针对自身领域对其进行定制，以及将其接入跨工具的多步骤代理式工作流。在实践中，这意味着团队能够在一个可塑造（而非单纯调用消耗）的模型上，解决实际软件问题、生成和审查代码、自动化运营工作，以及处理高级数学和科学推理。由于 Beam 是基于 Apache 2.0 许可证发布的，因此客户可以检查和自定义模型，还可以在自己的 AWS 账户中运行该模型，这样数据就保持了私密性并受他们掌控，还受到他们已经依赖的 AWS 安全和合规能力的保护。Accenture Federal Services 首席 AI 官 Garrett Berntsen 说：“Beam 这样的高级 AI 模型现已可 Amazon SageMaker 上使用，让我们能够完全在自己的安全环境中运行开放权重前沿 AI，从而能全面洞察权重、数据和管道。在多模型 AI 时代，开放性与托管式基础设施的结合是 AI 生态系统的重要补充。用户可以自由部署和调整高级 AI，根据任务问题进行定制，并搭配客户特定的安全和控制措施，帮助更多机构在其企业中灵活部署高级 AI。”
Beam 最初可在美国东部（弗吉尼亚州北部）和美国东部（俄亥俄州）的 Amazon SageMaker JumpStart 上使用。该模型提供了 BF16、FP8 和 NVFP4 检查点变体，可通过完全托管式 SageMaker JumpStart 端点进行部署。要开始使用，请在 Amazon SageMaker Studio 的 SageMaker JumpStart 中搜索“Beam”，或者直接将其部署在 SageMaker AI 上。 要了解更多信息，请阅读 AWS 机器学习博客：Reflection Beam 简介、SageMaker AI 文档和 SageMaker JumpStart 文档以获取部署指导。