10 月 5 日，美國初創公司 Reflection 發布其首個開放權重模型 Beam，並稱將於本月放出權重、技術報告、模型卡與開發者工件。Beam 是純文字稀疏 MoE 模型，總引數 5010 億、啟用 230 億，面向程式設計、推理與 agentic 負載，上下文視窗 100 萬 token。預訓練使用 23.8… 看完整事件
Reflection 發布 501B-A23B 開源 MoE 模型 Beam，權重本月以 Apache 2.0 放出
美國初創公司 Reflection 發布開源權重模型 Beam：501B 總引數、23B 啟用的文字 MoE，面向 coding、agentic 與科研任務，Apache 2.0 全權重本月放出。官方稱預訓練用了 23.8T token，在約 10500 張 GB300 上各跑四周預訓練與 RL，SWE-bench Verified 得分 80.9，推理效率為 GLM 5.2 的 3 到 4 倍。
Reflection 從零訓練並開源的 501B 級 MoE，公開了 10K GB300 訓練規模與 80.9 SWE-bench 成績，便於關注開源權重與本地推理的人判斷其真實水平。
原標題：[AINews] Reflection Beam - 501B-A23B American Open Model
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