استغرق التدريب المسبق 12 يومًا لإكماله، لكن التعلم المعزز لـ Beam استخدم 10,500 وحدة GB300 على مدار أربعة أسابيع كاملة. قام ميشا لاسكين، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لـ Reflection AI @reflection_ai، بتحليل تكاليف تدريب النموذج المفتوح Beam. تأسست هذه الشركة من قبل باحثين سابقين في Google DeepMind قبل عام 2026، وحققت جولة تمويل جديدة في أبريل من هذا العام بقيمة تقييم قبل الاستثمار قدرها 25 مليار دولار أمريكي. يحتوي Beam على إجمالي 501 مليار معلمة و23 مليار معلمة مُفعّلة، واستهلك التدريب المسبق 23.8 تريليون رمز، وقد تم إطلاق الأوزان تحت ترخيص Apache 2.0 في 16 أكتوبر. تم توزيع قوة الحوسبة بشكل مقلوب بين المرحلتين. تم تشغيل التدريب المسبق على 6,144 وحدة GB300 NVL72، وبحسب قوله، يمكن إكماله في حوالي 12 يومًا باستخدام البنية التحتية الحالية. أما مرحلة التعلم المعزز فاستخدمت 10,500 وحدة من نفس النوع على مدار أربعة أسابيع متواصلة، ما يعادل حوالي 40,000 وحدة GB300-أسبوع، أي أربع مرات أكثر من مرحلة التدريب المسبق التي استهلكت حوالي 10,000 وحدة GB300-أسبوع، مع استهلاك أكبر لعدد عمليات FLOPs.