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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。
美國初創公司 Reflection AI 發布首個前沿開源權重模型 Beam，稱其在高階推理基準上以更低推理成本對標中國領先開源模型。Beam 是純文字混合專家模型，總引數 5010 億、啟用 230 億，預訓練用了 23.8 萬億 token，上下文視窗 100 萬 token；對比 Z.ai 的 GLM-5.2 總引數約 7440 億、啟用 400 億。
Reflection 的首個開源權重模型 Beam 正式發布，並在 Ollama 上限時免費提供，通過 Ollama Cloud 呼叫且完全零資料保留。Beam 是混合專家模型，總引數約 5010 億、每 token 啟用 230 億，面向軟體工程、推理與長時程 agentic 任務，支援 100 萬 token 上下文，以 Apache 2.0 許可開放。
llama.cpp 建置 b11701 加入 Beam (Reflection) 模型支援（PR #30670），官方站點為 llama.app。該版本同步釋出 macOS（Apple Silicon/Intel）、iOS、Linux、Windows、Android 與 openEuler 的預編譯包，覆蓋 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、OpenVINO、SYCL 以及 Snapdragon 的 CPU、Adreno GPU、Hexagon NPU…
Reflection 的 501B 引數 MoE 模型 Beam 已在 LM Studio 的 Bionic 上線。據 LM Studio 公布的資訊，該模型由美國境內託管，並支援零資料保留（ZDR）。官方暫未披露定價、上下文長度與可用範圍等其他細節。
Reflection 發布首個開放權重模型 Beam：稀疏 MoE，總引數 501B、啟用 23B，面向程式設計、推理與 agentic 負載。預訓練使用 23.8 萬億 token，RL 階段動用 10.5K 塊 NVIDIA GB300 訓練 4 周、生成超 1 億條 rollout、約 13 億個沙箱，官方稱是開放實驗室中規模最大的 RL 訓練之一。評測中其與 GLM 5.2 相當但推理算力少 3–4 倍，接近 Qwen 3.8-Max，原始能力仍落後 Kimi K3；
美國新實驗室 Reflection 開源首個模型 Beam：501B 引數 MoE，每 token 僅啟用 23B，支援 1M token 上下文，Apache 2.0 許可，主攻編碼與 agentic 場景。首日支援 transformers、SGLang 與 vLLM，提供 BF16、FP8、NVFP4 三種 checkpoint 及自研 Rust 推理 harness，並附 SFT 與 RL 微調配方。
Reflection AI 的首個開放權重模型 Beam 已上線 Ollama，限時免費使用。該模型由 Ollama 與 Reflection AI 合作託管在美國，提供完整的零資料留存（ZDR），具備 100 萬 token 上下文視窗，面向軟體工程、推理與長時間執行的 agentic 任務。
Ollama 在模型庫中新增 Beam 的模型頁面（ollama.com/library/beam），同時發布配套部落格文章（ollama.com/blog/reflection-beam）。官方目前只給出這兩個連結，未說明模型規模、許可、量化版本與硬體要求等細節。