Beam 1.0 501B A23B
Red Neuronal
Beam 1.0 es un modelo de razonamiento de pesos abiertos de Reflection para código y escenarios de agentes; API de Beam 1.0 en BotHub
Características
- Entrada
- texto, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 943 718 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto, muy alto, max
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Beam 1.0 501B A23B?
Beam 1.0 es un modelo de razonamiento de pesos abiertos de Reflection, diseñado para dos tareas: escritura de código y escenarios de agentes largos que requieren mantener el objetivo durante muchos pasos. Su arquitectura es una mezcla dispersa de expertos: 501 mil millones de parámetros en total y 23 mil millones activos por token, lo que significa que solo una parte de la red funciona en cada solicitud. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras; paga en rublos por uso de tokens, no por suscripción, y cambia entre Beam 1.0 y otros modelos en una sola ventana. Para integraciones, existe una API única compatible con OpenAI: cambiar de modelo no requiere reescribir código, el tráfico está cifrado con AES-GCM y las empresas tienen acceso a contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites. Beam 1.0 es útil para desarrolladores que analizan bases de código desconocidas, refactorizan o buscan errores; para ingenieros que crean agentes que ejecutan cadenas de tareas; para analistas que realizan desgloses paso a paso de problemas STEM; y para equipos de producto que crean prototipos donde varios modelos funcionan bajo una misma API.Preguntas frecuentes sobre Beam 1.0 501B A23B
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
El modelo trabaja con texto y documentos: un contexto de hasta 1,048,576 tokens permite cargar informes extensos, contratos o bases de código completas. Es adecuado para analizar archivos largos, escribir y refactorizar código, analizar lógica, tareas de razonamiento y agentes con llamadas a herramientas.
El límite de salida es de hasta 943,718 tokens por respuesta, lo que equivale a cientos de páginas de texto. Es suficiente para un documento largo o un módulo de código grande completo, sin necesidad de unir partes manualmente. En la práctica, el volumen depende de su solicitud.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado: el modelo desglosa la tarea paso a paso antes de dar una respuesta final. Esto ayuda en matemáticas, lógica, depuración de código y análisis de documentos de varios pasos. El razonamiento consume tokens, por lo que para preguntas simples son más rentables las consultas cortas.
Sí, se admiten llamadas a funciones (function calling) y salida JSON estructurada. Usted describe el esquema y recibe la respuesta en el formato deseado o proporciona al modelo un conjunto de herramientas para el agente. En BotHub, esto está disponible a través de una API única compatible con OpenAI, por lo que puede cambiar de modelo sin reescribir la integración.
Según nuestros datos, se aceptan texto y documentos como entrada; puede adjuntar un archivo y pedir que se analice su contenido. Las imágenes, el audio y el video no están marcados como capacidades; para esas tareas, hay modelos multimodales especializados en la misma ventana de BotHub.
En nuestros datos no se especifica el idioma de trabajo del modelo, por lo que no prometeremos nada concreto; es más fácil comprobarlo con su propia consulta real. Si el resultado no le satisface, cambie a otro modelo en la misma ventana y compare las respuestas.