Reflection发布开源MoE模型Beam，主打编码与智能体
先了解这件事
2026年10月6日，由前DeepMind成员创立的Reflection AI正式发布首个开源权重模型Beam。该模型采用稀疏MoE架构，总参数量501B、激活参数23B，面向编码、推理与AI智能体场景。据Hacker News与TechCrunch报道，Beam在23.8T token上完成预训练，使用10.5K块NVIDIA GB300 GPU耗时4周通过强化学习生成超1亿次rollout，上下文窗口达1M。Reddit报道补充称，Beam号称效率高出其他开源模型3-4倍，定位于非中国厂商的开源替代方案，公司估值达250亿美元，并已开始训练下一代模型。Latent Space报道进一步披露，Beam面向编程、智能体和科学场景，计划于本月以Apache 2.0开源完整权重，团队称其在SWE-bench Verified上得分为80.9，推理效率据称是GLM 5.2的3-4倍。关于效率对比对象，Reddit表述为'其他开源模型'，而Latent Space明确为'GLM 5.2'。【新】The Rundown AI进一步称，Beam推理与编码表现接近Z.ai的GLM-5.2，以更低算力和成本对标中国开源模型，权重将于本月以Apache 2.0许可证发布，允许企业自托管定制。
AI 根据报道生成 · 2 天前更新
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- The Rundown AIReflection AI 发布首款开源模型 Beam，主打低算力与效率
Reflection AI 推出首款开源模型 Beam，面向编码和智能体场景，号称以更低算力和成本对标中国开源模型。官方称其推理与编码表现接近 Z.ai 的 GLM-5.2，权重将于本月以 Apache 2.0 许可证发布，允许企业自托管定制。
- Latent SpaceReflection 发布 Beam：501B 总参 / 23B 激活的开源 MoE 编程模型
Reflection 发布 Beam，一款文本模型，总参数 501B、激活 23B 的 MoE，面向编程、智能体和科学场景，从零训练并计划于本月以 Apache 2.0 开源完整权重，团队称其在 SWE-bench Verified 上拿到 80.9，推理效率据称是 GLM 5.2 的 3–4 倍。
- Reddit · r/LocalLLaMAWestern 开源 AI Reflection 终于亮相，推出首个开放模型 Beam
Reflection AI 正式发布首个开放模型 Beam，由前 DeepMind 成员创立，定位于非中国厂商的开源替代方案，主打编程与 AI 智能体方向，号称效率高出其他开源模型 3-4 倍。公司估值达 250 亿美元，并已开始训练下一代模型。
- TechCrunch · AIReflection AI 发布开源权重模型 Beam，对标中国模型并降低推理算力成本
Reflection AI 正式发布首个前沿开源权重模型 Beam，这是一个文本 MoE 模型，总参数 501B、激活参数 23B，预训练使用 23.8T tokens，上下文窗口为 1M。
- Hacker News · 首页精选Reflection 发布开源权重模型 Beam：501B 总参数 / 23B 激活，主打编码与智能体效率
Reflection 发布首个开源权重模型 Beam，采用稀疏 MoE 架构，总参数量 501B、激活 23B，面向编码、推理与智能体场景。模型在 23.8T token 上完成预训练，并在 10.5K 块 NVIDIA GB300 GPU 上用 4 周生成超 1 亿次 rollout 进行高算力强化学习。
本事件热度走势
当前热度 5·可比范围峰值 37（10月6日 21:00）·近 24 小时可比范围变化 -77%
趋势仅比较持续完整观测到的相同主体，范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度；键盘可用左右方向键切换。