Beam 1.0 501B-A23B
Reflection AI
Son güncelleme: 21 Ekim 2026
🖥️ Bu model bilgisayarında çalışır mı?
Ağırlıkları açık, ama tüketici donanımında pratik değil: 501B MoE — en küçük checkpoint (NVFP4) bile ~290 GB, BF16 ~1 TB. Çoklu veri merkezi GPU'su ister, tüketici donanımında çalışmaz.
501,3B toplam / 23,4B aktif MoE (256 expert, 52 katman). BF16 ağırlıklar ~1 TB, FP8 ~500 GB, NVFP4 ~290 GB (HF dosya boyutu) VRAM ister; tek GPU'da çalışmaz. Model kartında BF16, FP8 ve NVFP4 checkpoint'leri var.
Ekran kartını seç, çalışır mı gör →Bağlam uzunluğu
1M token
API giriş (1M token)
$0.25
API çıkış (1M token)
$1
Kullanıcı planı
Sadece API
Türkçe destek
Zayıf
Çok modlu
Hayır
Hızı
Orta
Bilgi kesim tarihi
2026-06
OpenAI uyumlu
Evet
SWE-Bench
81.6%
Ne İçin Kullanılır?
- ✓Uzun kod tabanlarında otonom ajan ve refactor işleri
- ✓Terminal üzerinden çok adımlı görev koşturma
- ✓1M token'a kadar uzun context analizi
- ✓Kendi altyapısında çalıştırılacak açık ağırlıklı frontier model
Güçlü Yönler
- ↑Apache 2.0 açık ağırlık — BF16, FP8, NVFP4 checkpoint'leri HF'de
- ↑1M token context window
- ↑SWE-bench Verified %81,6 ve Terminal-Bench 2.1 %80,1
- ↑Token başına 23,4B aktif ile 501B sınıfına göre ucuz çıkarım
- ↑40+ inference/deployment partneri ile hazır entegrasyon
Dikkat Edilecekler
- ↓Yalnızca metin girişi — görsel veya ses yok
- ↓Self-hosting için ~290 GB (NVFP4) ile ~1 TB (BF16) arası VRAM
- ↓Genel bilgi ve araçsız akıl yürütmede frontier kapalı modellerin gerisinde (HLE araçsız %36)
- ↓Fiyat sağlayıcıya göre 0,25-0,40 / 1,00-1,20 dolar arasında oynuyor, Reflection resmi fiyat vermiyor
- ↓Model kartına göre ağırlıklı İngilizce için geliştirildi, Türkçesini henüz test etmedik
Beam 1.0, Reflection AI'ın 16 Ekim 2026'da yayınladığı ilk açık ağırlıklı modeli. Şirket bugüne kadar kapalı API üzerinden çalışıyordu; Beam ile birlikte ağırlıkları Apache 2.0 lisansıyla Hugging Face'e koydu. Model kodlama, akıl yürütme ve uzun ufuklu ajan işleri için tasarlanmış seyrek bir mixture-of-experts: 501,3B toplam parametre, token başına 23,4B aktif. 52 katmanın 3'ü dense, 49'u MoE; 256 expert, 152 bin token'lık vocabulary ve gated GQA + sliding window attention kullanıyor. En dikkat çekici tarafı context window: 1 milyon token. Bu ölçekte açık ağırlıklı bir modelde 1M pencere hâlâ nadir ve doğrudan uzun kod tabanı işlerine yarıyor. Benchmark tarafında model kartındaki BF16 sürümü SWE-bench Verified'da %81,6, SWE-bench Multilingual'de %78,3, Terminal-Bench 2.1'de %80,1, SWE-bench Pro v2-Hard'da %76,5 alıyor. Akıl yürütmede AIME 2026 %97,7, GPQA Diamond %90,6; araçlı HLE %51,1, araçsız HLE %36,0. Yani tepe skorlar kodlama ve terminal işlerinde toplanıyor, genel bilgi sorularında frontier kapalı modellerin gerisinde kalıyor. Fiyat sağlayıcıya göre değişiyor. OpenRouter'da 1M token için en ucuz seçenek 0,25 dolar giriş, 1,00 dolar çıkış (Nebius), Baseten ve Together'da 0,40 / 1,20 dolara çıkıyor. Reflection kendi blogunda fiyat vermiyor, kendi platformunda beta süresince ücretsiz başlayabiliyorsun ama bu kalıcı bir ücretsiz katman değil. Ağırlıklar indirilebilir olduğu için kendi altyapında da çalıştırabilirsin, ama 501B'lik model BF16'da yaklaşık 1 TB VRAM istiyor; NVFP4 checkpoint'i bile ~290 GB. Pratikte tek makinede değil, çok GPU'lu sunucuda ya da NVFP4 ile birden fazla B200 sınıfı kartta çalışır. Kimin için: uzun kod tabanlarında ajan çalıştıran, terminal üzerinden çok adımlı görev koşturan ekipler için. Kimin için değil: günlük sohbet, görsel/ses girişi (model yalnızca metin alıyor) veya tek GPU'da yerel deneme. Chat template'i OpenAI'ın Harmony formatının değiştirilmiş hâli, yani gpt-oss tarzı harness'larla uyumlu; OpenRouter üzerinden standart chat completions ile çağrılıyor.
En Yakın Alternatif
Gerekli Programlar
Açık ağırlıklı bir modeli kendi bilgisayarında çalıştırmak için bir model yöneticisi gerekir. İkisi de ücretsiz, ikisi de Windows, Mac ve Linux'ta çalışır.
LM Studio — görsel arayüz isteyenler için
Modeli listeden seçip indiriyorsun, terminal yok. Yeni başlayan için en kısa yol.
Ollama — terminalden çalıştıranlar için
Terminalden tek komutla model indirip çalıştırıyorsun, arayüz yok. Bu modelin Ollama kütüphanesinde hazır bir sürümü olup olmadığını ollama.com'da arayarak görebilirsin.
Donanım tarafı
Büyük modeller için ekran kartı yetmiyorsa, iş istasyonu sınıfı donanımın ne verdiğini rehberde ölçtük.
DGX Spark rehberi →