Reflection AI 发布开源权重模型 Beam
先了解这件事
2026年10月6日，Reflection AI 发布其首款前沿开源权重模型 Beam。据 TechCrunch 报道，公司称 Beam 在高级推理基准上达到领先中国开源模型的水平，且推理成本大幅更低；Beam 为 5010 亿参数、230 亿激活参数的文本 MoE 模型，预训练使用 23.8 万亿 token，上下文窗口 100 万 token，公司称其推理算力用量比对手少 3-4 倍。同日 The Decoder 报道称，Beam 是 Reflection 首款免费开放模型，为 MoE 架构，每 token 激活 5010 亿总参数中的 230 亿，面向编码、逻辑推理和智能体任务。同日 Latent Space 报道称，Beam 是面向编码、智能体和科研的纯文本 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，从零训练，Apache 2.0 全量权重预计本月放出。各报道对模型参数与激活规模的描述一致，目前尚无相互矛盾之处。
AI 根据报道生成 · 10 天前更新
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- The DecoderReflection 发布首款开源权重模型 Beam
AI 公司 Reflection 发布首款免费开放模型 Beam，这是一款 MoE 模型，每 token 激活 5010 亿总参数中的 230 亿，面向编码、逻辑推理和智能体任务。
- Latent Space精选Reflection 发布 Beam：501B-A23B 美国开源 MoE 模型
Reflection 发布 Beam，一个面向编码、智能体和科研的纯文本 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，从零训练，Apache 2.0 全量权重预计本月放出。
- TechCrunch · AIReflection 发布开源权重模型 Beam，对标中国开源模型
Reflection AI 发布首款前沿开源权重模型 Beam，称其在高级推理基准上达到领先中国开源模型的水平，且推理成本大幅更低。Beam 是 5010 亿参数、230 亿激活参数的文本 MoE 模型，预训练用 23.8 万亿 token，上下文窗口 100 万 token，公司称其推理算力用量比对手少 3-4 倍。