Reflection 开源 501B 模型 Beam 上线 Hugging Face

Arena 宣布 Reflection AI 的 Beam-1.0-501B-A23B 登上 Agent Arena 榜单，Reflection AI 因此进入 Agent Arena 前 15 实验室。该模型在开源模型中排第 12（Net Improvement -3.67%，误差 ±3.84%），是美国开源模型中排名最高的，在美国实验室中排第 6、总榜第 13；在 Code Arena: WebDev 的开源模型中排第 22（1438 分），同为前 25 中唯一非中国实验室的开源模型，权重以 Apache 2.0 完全开放。

Reflection 发布首个开源权重模型 Beam，权重已在 Hugging Face 以 Apache 2.0 协议放出。Beam 为稀疏 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，面向编码、推理和长程智能体任务，提供 BF16、FP8、NVFP4 精度权重和投机解码 drafter 模型。

Reflection 发布新模型家族的首个模型 Beam，采用 MoE 架构，总参数 501B、每 token 激活 23B，上下文窗口最高 100 万 token。

Artificial Analysis 评测 Reflection 首个开源权重模型 Beam，在 Artificial Analysis Intelligence Index 得 30 分，居美国开源权重模型第二，仅次于 Meta 的 Muse Spark Open（39）。

Arena 评析 Reflection AI 的 Beam-1.0-501B-A23B，该模型以 -3.67% Net Improvement 位列 Agent Arena 开源模型第 12 名，是榜上排名最高的美国开源模型。

Reflection 首个开源模型 Beam（reflectionai/Beam-1.0-501B-A23B）上线 Hugging Face，是 501B 参数、每 token 激活 23B 的 MoE 模型，支持 1M token 上下文，采用 Apache 2.0 许可，主打编码和智能体场景。

vLLM 宣布从 Day 0 支持 Reflection 的 Beam 模型，这是一个 501B 参数、每 token 激活 23B 的 MoE 模型，在 NVIDIA Blackwell 上完成优化。

SGLang 团队宣布原生支持 Reflection 的 Beam 1.0（501B 参数 MoE、每 token 激活 23B），并以其驱动 Reflection 的生产 API。

Reflection 首个开放权重模型 Beam 发布当天即上线 Ollama Cloud，限时免费，端点支持零数据保留（ZDR）。

Artificial Analysis 评测 Reflection 首个模型 Beam，其在 Artificial Analysis Intelligence Index 得 30 分，在美国开源权重模型中排第二，仅次于 Meta 的 Muse Spark Open（39）。

很高兴看到 Reflection 的 Beam 和 Mistral Large 4 在过去两天里都达到了大致 GLM-5.2 的水平。 这让我不禁思考，西方与中国开源模型之间真正的差距是否就是这么简单： 中国实验室可以蒸馏 Anthropic 和 OpenAI 的模型。西方实验室不能。

Reflection 宣布其首个免费开放权重模型 Beam，定位是以最小算力实现强性能，对标 DeepSeek 和 Qwen 的开放权重模型。Beam 为 501B 总参数的 MoE 模型，每 token 激活 23B；据 Reflection 称在推理任务上以少三到四倍的算力匹配 GLM 5.2，编码和智能体基准接近 Qwen3.8-Max，但原始性能仍不及 Kimi K3。

Reflection 发布文本-only 的 501B 总参数 / 23B 激活 MoE 模型 Beam，面向编码、智能体和科学任务，从零训练，完整权重将在本月以 Apache 2.0 发布。

英伟达投资的初创公司 Reflection AI 于当地时间周一发布首款开放权重大模型 Beam，定位在代码与智能体任务领域与 DeepSeek、Kimi 等中国模型竞争。

Reflection.ai 发布智能体开放模型 Beam，总参数 501B、激活 23B，从零端到端训练，完整权重将于本月开放。作者评价其能力接近 GLM 5.2，但与 GLM 5.3、Kimi K3、DeepSeek V4.1 Flash 相比多项能力仍有差距，主要靠推理效率竞争，推理计算量只有 GLM 5.2 的 1/3–1/4。

Reflection 发布开源智能体模型 Beam，总参数 501B、激活 23B，从零端到端训练，完整权重将于本月开放，官方称其在编码与智能体任务上推进西方开源前沿。Artificial Analysis 获 Reflection 提供访问并开始独立基准测试，早期指标显示 Beam 在同等智能水平下 token 效率突出。

Reflection AI 发布首个开放权重模型 Beam，稀疏 MoE 架构，501B 总参数、每 token 23B 激活，面向编码、推理与智能体负载，有效上下文 1M tokens。

Reflection 加入了 Nvidia 和 Thinking Machines 的行列——它们发布了自家最强的模型，却仍落后于中国同行。人们会用很多方式过度解读这件事，但最清晰的结论应该是：中国人非常非常擅长构建 LLM。

Reflection AI 发布开源智能体模型 Beam，为稀疏 MoE 架构，总参数 501B、激活 23B，完整权重将于本月以 Apache 2.0 发布，并提供 FP8 和 NVFP4 构建。

Reflection AI 发布 Beam，一个高效智能体开源模型，总参数 501B、激活 23B。官方称其具备前沿推理效率，在编码与智能体任务上推进了 Western 开源前沿，从零端到端训练，全量权重本月发布。Hugging Face CEO 转发并给出 Hugging Face 上的 Reflection 组织页面链接。

Reflection AI 正式发布其首个前沿开源权重模型 Beam，为纯文本 MoE 模型，总参数 5010 亿、活跃参数 230 亿，预训练数据 23.8 万亿 token，上下文窗口 100 万 token。