Reflection发布501B开放权重模型Beam

Reflection AI 在 Hugging Face 发布首个开放权重模型 Beam 1.0，面向编码、推理和智能体任务。页面列出 Beam-1.0-501B-A23B、FP8、NVFP4 和 DFlash2 等 4 个模型条目，组织页还提供官网、GitHub、文档和平台入口。

Reflection 发布首个开放权重模型 Beam，并在 Hugging Face 以 Apache 2.0 许可提供权重。Beam 是稀疏 MoE 模型，总参数 501B、活跃参数 23B，面向编码、推理和长程智能体工作负载，配套模型卡、安全技术报告及 40 多个合作伙伴集成。

Reflection 在 Hugging Face 发布其首个开源模型 Beam，模型为 501B 参数 MoE 大语言模型，每 token 激活 23B 参数，支持文本输入输出、1M tokens 上下文，并采用 Apache 2.0 许可证。

Reflection 发布首个免费开放权重模型 Beam，定位为以较低算力对标 DeepSeek、Qwen 等中国开放模型，面向编码、逻辑推理和智能体任务。

Reflection 发布纯文本 MoE 模型 Beam，总参数 501B、活跃参数 23B，面向编码、AI 智能体和科学任务，Apache 2.0 完整权重将于本月放出。

Reflection AI 推出首款开放权重大模型 Beam，主打代码编写与智能体任务，并希望与 DeepSeek、Kimi 等中国模型竞争。Beam 总参数量为 5010 亿，采用稀疏激活架构，每项任务激活 230 亿参数；Reflection AI 称其性能对标 GLM-5.2，并在代码和智能体任务上逼近 Qwen3.8-Max。

Reflection AI 发布端到端从零训练的开源稀疏 MoE 模型 Beam，总参数 501B、激活参数 23B，完整权重将于本月以 Apache 2.0 发布，并提供 FP8 与 NVFP4 版本。

Reflection AI 发布首个模型 Beam，定位为面向西方的开源模型，称其在编码和智能体任务上较强，推理所需算力比同类开源模型少 3 到 4 倍。报道称 Beam 能力接近 Z.ai 的 GLM-5.2，并正在接近阿里 Qwen 3.8-Max；公司由前 DeepMind 研究员于 2024 年创立，目标客户包括希望自主掌控 AI、又不使用中国模型的企业和政府。

Reflection AI 正式发布首个前沿开放权重模型 Beam，称其在高级推理基准上可媲美中国领先开放模型，同时推理计算用量少 3-4 倍。Beam 是纯文本 MoE 模型，总参数 501B、活跃参数 23B，预训练使用 23.8 万亿 token，上下文窗口为 100 万 token。

Reflection 推出首个开源权重模型 Beam，它是总参数 501B、活跃参数 23B 的稀疏 MoE 模型，面向编码、推理和智能体任务。Beam 使用 23.8T token 预训练，并在 10.5K NVIDIA GB300 GPU 上进行 4 周 RL，生成超过 100M rollouts；官方称其推理效率优于 GLM 5.2 等模型。

外媒 Axios 报道称，Reflection 等多家西方企业将于本月推出开放权重 AI 模型，此类模型支持客户本地部署，在数据安全要求严格的行业具备优势。Reflection 新模型预计初期落后于美国最先进闭源模型，但可与中国顶级开放权重模型竞争，该公司正为此锁定算力。

Nvidia 支持的初创公司 Reflection 即将发布首个开放权重模型，目标是与中国顶级开放权重模型竞争，并为企业搭建低成本专有 AI 系统。