Reflection AI 开放 Beam 权重：501B 参数 MoE 用于 Agentic Coding

AWS ML Blog · rss · 2026-10-16

Reflection AI 发布开源权重编码模型 Beam 1.0（Apache 2.0，Hugging Face 可下载），定位 agentic coding 与长程任务：修代码、调工具、解读结果、完成多步工作流。

模型规格：稀疏 MoE 架构，总参数 501B、激活 23B，有效上下文 100 万 token；提供 BF16、FP8、NVFP4 三种 checkpoint 变体。
AWS 部署路径：可用 SageMaker JumpStart 托管实时端点快速上手；需要更高控制力时，可在 HyperPod Inference（EKS 编排）上用 SGLang 或 vLLM 自定义运行时、量化与分布式执行。
容量规划要点：FP8 需 H100（ml.p5.48xlarge）或 H200（ml.p5e/p5en.48xlarge），NVFP4 需 B200（ml.p6-b200.48xlarge）；需自行估算权重、KV cache 与运行时开销内存并压测确认。
目前首发区域为美东（弗吉尼亚、俄亥俄），HyperPod 路径还提供 OpenAI 兼容网关、分层 KV 缓存与智能路由。

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