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Guía del modelo

Pre-lanzamiento

Reflection Beam requisitos de VRAM, compatibilidad GGUF y despliegue local

Si buscas "reflection beam vram requirements", probablemente quieres saber si Reflection Beam es viable en tu hardware local. Aquí separamos pesos, caché KV y overhead de runtime para decidir con criterio.

Reflection Beam puede configurarse hasta alrededor de long tokens en ajustes publicados, por lo que la estrategia de contexto importa tanto como la de cuantización.

Estado de verificación: Verificación parcial. Fuentes obtenidas el 2026-10-06.

Aviso de planificación de memoria pre-lanzamiento

Algunos campos de arquitectura aún no son públicos. Por ahora esta página estima solo memoria de pesos con el conteo de parámetros anunciado; el KV cache queda TBD hasta publicar config.json/model card oficial.

Caché KV: TBD hasta config.json oficial

Fecha de datos: 2026-10-07

Calculadora VRAM / RAM

Compara escenarios de VRAM dedicada, memoria unificada de Apple y offload CPU/RAM.

ID de Hugging Face / parámetros personalizados (opcional)

Si el repo no es conocido, se usarán tus valores como estimación.

Memoria por cuantización
QuantPesosKVOverheadTotal
FP16 / BF16933.19 GiB4 GiB1.42 GiB938.61 GiB
INT8 / Q8_0478.26 GiB4 GiB1.42 GiB483.68 GiB
Q6_K370.36 GiB4 GiB1.42 GiB375.78 GiB
Q5_K_M317.87 GiB4 GiB1.42 GiB323.29 GiB
Q4_K_M268.29 GiB4 GiB1.42 GiB273.71 GiB
Q3_K_M / Q3204.13 GiB4 GiB1.42 GiB209.55 GiB
Q2_K / Q2145.81 GiB4 GiB1.42 GiB151.23 GiB
Compatible / no compatible por hardware
HardwareMemoriaVeredictotok/s est.
NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB24 GiBNo compatiblen/a (No compatible)
NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB32 GiBNo compatiblen/a (No compatible)
NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER 16GB16 GiBNo compatiblen/a (No compatible)
NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16GB16 GiBNo compatiblen/a (No compatible)
AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB24 GiBNo compatiblen/a (No compatible)
NVIDIA A100 80GB PCIe80 GiBNo compatiblen/a (No compatible)
Apple Silicon M3 Max (128GB unified memory)128 GiBNo compatiblen/a (No compatible)
Apple Silicon M2 Ultra (192GB unified memory)192 GiBNo compatiblen/a (No compatible)
2× NVIDIA GeForce RTX 4090 (aggregate)48 GiBNo compatiblen/a (No compatible)

Fórmulas y supuestos

  • Weight memory uses resident params × effective_bits / 8 (total params when available, otherwise active/fallback estimate).
  • KV cache = 2 × layers × kv_heads × head_dim × kv_bytes × context × batch.
  • Runtime overhead = 1.3 GiB base + 3% of KV-cache memory.
  • Tokens/sec estimate uses active_params for decode bandwidth and should be treated as a rough directional number.
  • Apple Silicon fit checks use an estimated usable unified-memory budget (about 75% by default, about 68% on 16GB systems) aligned with macOS recommendedMaxWorkingSetSize behavior.
  • Recommended quantization keeps at least 10% memory headroom relative to usable memory budget.
  • CPU/RAM offload (for example llama.cpp partial offload with lower GPU layer count) can reduce VRAM needs at the cost of speed.
  • When config values are unavailable, fallback defaults are used and flagged as estimated on the page.

Tabla pre-lanzamiento de memoria de pesos por cuantización

Caché KV: TBD hasta config.json oficial.

QuantSolo pesos (residentes)Memoria runtime mínima (sin KV)
FP16 / BF16933.19 GiB934.49 GiB
INT8 / Q8_0478.26 GiB479.56 GiB
Q6_K370.36 GiB371.66 GiB
Q5_K_M317.87 GiB319.17 GiB
Q4_K_M268.29 GiB269.59 GiB
Q3_K_M / Q3204.13 GiB205.43 GiB
Q2_K / Q2145.81 GiB147.11 GiB

Qué GPUs y Macs pueden ejecutar Reflection Beam?

Baseline con Q4_K_M y valores por defecto. tok/s es una estimación por ancho de banda.

NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB

No compatible (-249.71 GiB)

Estimado n/a (No compatible)

Cuantización recomendada: Sin ajuste en cuantizaciones listadas

NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB

No compatible (-241.71 GiB)

Estimado n/a (No compatible)

Cuantización recomendada: Sin ajuste en cuantizaciones listadas

NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER 16GB

No compatible (-257.71 GiB)

Estimado n/a (No compatible)

Cuantización recomendada: Sin ajuste en cuantizaciones listadas

NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER 16GB

No compatible (-257.71 GiB)

Estimado n/a (No compatible)

Cuantización recomendada: Sin ajuste en cuantizaciones listadas

AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB

No compatible (-249.71 GiB)

Estimado n/a (No compatible)

Cuantización recomendada: Sin ajuste en cuantizaciones listadas

NVIDIA A100 80GB PCIe

No compatible (-193.71 GiB)

Estimado n/a (No compatible)

Cuantización recomendada: Sin ajuste en cuantizaciones listadas

Apple Silicon M3 Max (128GB unified memory)

No compatible (-177.71 GiB)

Estimado n/a (No compatible)

Cuantización recomendada: Sin ajuste en cuantizaciones listadas

Apple Silicon M2 Ultra (192GB unified memory)

No compatible (-129.71 GiB)

Estimado n/a (No compatible)

Cuantización recomendada: Sin ajuste en cuantizaciones listadas

2× NVIDIA GeForce RTX 4090 (aggregate)

No compatible (-225.71 GiB)

Estimado n/a (No compatible)

Cuantización recomendada: Sin ajuste en cuantizaciones listadas

Dispositivos que cumplen la baseline: ninguno.

Snippets de despliegue para Reflection Beam

Nota de offload CPU/RAM: mover capas a RAM del sistema puede habilitar carga con menos VRAM, pero normalmente reduce rendimiento.

Reflection Beam guía en profundidad

Panorama de VRAM y RAM para Reflection Beam

Quien busca « reflection beam vram requirements » suele necesitar una decisión rápida y fiable para correr el modelo en local. Por eso separamos pesos residentes, KV cache y overhead.

En Reflection Beam, los campos de arquitectura mandan: capas, KV heads y head_dim. En MoE, la residencia suele seguir total params y el rendimiento por token active params.

Cómo cambia la memoria de Reflection Beam según la cuantización

La cuantización es el ajuste más influyente. Q4_K_M suele ser el punto de partida; Q5/Q6 para más calidad; Q3/Q2 para presupuestos de memoria muy ajustados.

Longitud de contexto, caché KV y crecimiento real de memoria

Al crecer el contexto, el KV cache domina el consumo. En producción, un contexto moderado y estable suele ser mejor que forzar el máximo desde el inicio.

Estrategia de ajuste en VRAM de GPU y memoria unificada de Mac

Para hardware, combina capacidad y ancho de banda: capacidad para “cabe/no cabe”, ancho de banda para experiencia interactiva.

Flujo de despliegue local (Ollama, llama.cpp, vLLM, ComfyUI)

Ollama acelera pruebas, llama.cpp da control fino de offload, vLLM encaja mejor en APIs concurrentes. En imagen/vídeo añade memoria de VAE y resolución.

Solución de OOM y rendimiento inestable

Si aparece OOM, empieza con un perfil mínimo y escala carga gradualmente. El offload CPU/RAM puede ayudar a cargar, con coste de latencia y throughput.

Cómo elegir la configuración de Reflection Beam para uso real

Para el ajuste final, usa tus prompts y objetivos de calidad reales. Un perfil con margen operativo suele ser más fiable que exprimir una configuración al límite.

FAQ: Reflection Beam

¿Cuánta memoria necesita Reflection Beam en la práctica?

Depende de la cuantización, el contexto y el overhead de runtime. Añade un margen de 10–20%.

¿Qué priorizar para Reflection Beam: VRAM, memoria unificada u offload CPU/RAM?

Primero asegura residencia estable; luego optimiza rendimiento. El offload ayuda a encajar, pero suele bajar velocidad.

¿Con qué cuantización empezar para Reflection Beam?

Q4_K_M suele ser un punto de partida práctico.

Fuentes de datos y notas de verificación

Reflection's official announcement states 501B total and 23B active parameters; weights and technical artifacts are pending.

Enlaces internos