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Reflection发布开放权重模型Beam
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AI 综述
2026年10月6日，The Decoder报道，Reflection宣布首个可免费获取的开放权重模型Beam，面向编码、逻辑推理和AI智能体任务，主打较低计算开销。Beam采用混合专家（MoE）架构，总参数量为5010亿，每个token激活230亿参数。Reflection称，Beam是中国以外能力最强的开放权重模型，在高难度推理任务上达到GLM 5.2的表现，所需计算量少三至四倍，但原始性能仍落后于Kimi K3等模型。
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最新进展10月6日 20:11
Reflection宣布Beam，称其以较低计算开销达到GLM 5.2的高难度推理表现。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月6日
- The DecoderReflection 宣布 Beam，称其为中国以外能力最强的开放权重模型
Reflection 宣布首个可免费获取的模型 Beam，面向编码、逻辑推理和 AI 智能体任务，主打较低计算开销。该 MoE 模型总参数量为 501 billion，每个 token 激活 23 billion 参数；Reflection 称其在高难度推理任务上达到 GLM 5.2 的表现，所需计算量少三至四倍，但原始性能仍落后于 Kimi K3 等模型。
- TechCrunch · AIReflection AI 公布开放权重模型 Beam，称以更低计算成本匹敌中国模型
Reflection AI 正式公布开放权重模型 Beam，称其在高级推理基准上以更低计算成本达到 GLM-5.2 的水平。Beam 是面向推理、编码和智能体任务的纯文本 MoE 模型，拥有 1 million token 上下文窗口。公司称其所需推理计算量低 3-4x，但性能主张尚未获独立核实；权重及完整技术细节计划于本月发布。