Reflection AI 首个开源模型 Beam 发布：501B MoE 本月开放权重
10 月 6 日，Reflection AI（创始人 Misha Laskin，Nvidia 支持的纽约初创公司，由前 DeepMind/Google 研究员创立）正式官宣其首个开源权重模型 Beam。该模型为纯文本稀疏 MoE 架构，总参数 501B、激活参数仅 23B，定位面向编码、智能体（agentic）与科学任务的「主力型」开源模型，完整权重将于本月内以 Apache 2.0 许可发布。官方宣称其完成任务的 token 效率比 GLM 5.2 高 3-4 倍，比领先西方闭源模型也有优势。发布时模型处于红队测试最后阶段，实际性能仍待社区实测验证。
已确认
- 架构为纯文本稀疏 MoE，总参数 501B、激活 23B（A23B），端到端从零预训练
- 预训练使用 23.8 万亿精选 token（网页数据与专有授权数据），耗时约一年；据 @gethackteam 转述，训练还包含亿级 rollout 的强化学习，并另完成了扩展的 mid-training 阶段
- 团队称其推理 token 效率较高，在编程与 agentic 任务上推进了「西方开源前沿」
- 完整权重本月内以 Apache 2.0 许可发布，并附带完整文档与运行、评测、微调全栈工具
- 据转发帖（@brandondamos），团队为训练花一年扩展生产级 RL/OPD 栈，在 1 万张 GB300 上稳定运行
- 目标用户为企业、政府和开发者
- 据转述的第三方观察（@gethackteam），Beam 跑分落在 Qwen 3.8 与 GLM 5.2 之间，与 GLM 5.2 有竞争力、接近 Qwen 同级模型
尚未确认
- 官方宣称的「效率达 GLM 5.2 的 3-4 倍」为团队自述，尚无独立评测佐证
- @nmasc 指出具体规格与评测成绩有待进一步确认
为什么重要
Beam 是 Reflection AI 的首个公开模型，以 500B 级参数规模进入开源阵营，直接对标 GLM、Kimi、DeepSeek、Qwen 等当前主流开源前沿模型，被多方视为西方对中国开源模型领先优势的回应。据员工 alexpolozov（经 @bhutanisanyam1 转述），他去年 11 月加入时预训练团队仅 5-10 人，公司没有爬虫、GPU 基础设施、去重管线和内部评测，这些能力均为后续从零搭建，一年内完成从零预训练侧面反映了开源前沿竞争的加速。Apache 2.0 许可与本月内的时间表意味着实际可用性与实测表现值得持续关注。
2026-10-06 ~ 2026-10-06 · 17 条相关
一手来源
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- Beam 首个模型开源：501B-A23B 文本 MoE，Apache 2.0 全栈放发 — brandondamos · 2026-10-06
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另有 11 条近重复转述:bigblueboo · belizgunel · bhutanisanyam1 · mchiang0610 · RebeccaBellan · SumitGup · shakoistsLog · bigblueboo · OfirPress · gethackteam · gethackteam