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美国Reflection AI以Apache 2.0公开总参数5010亿的“Beam”权重，面向编程与智能体用途

美国AI初创企业Reflection AI于2026年10月16日在Hugging Face上公开了其10月5日发布的AI模型“Beam”的权重。该模型总参数为5010亿，每次处理使用其中230亿，采用限制较少的Apache 2.0许可证。API以附带免费试用额度的测试版形式提供。

2026年10月16日阅读约3分钟

美国AI初创企业Reflection AI于2026年10月16日公开了AI模型“Beam”的权重（训练完成的模型数据）。Beam是该公司于10月5日发布的模型，面向编程、推理以及AI一边使用工具一边推进工作的“智能体”用途而打造。权重可从Hugging Face下载，许可证为允许自由商用的Apache 2.0。

Reflection AI与Beam

Reflection AI是一家总部位于纽约的初创企业，由曾在Google DeepMind参与Gemini开发的米沙·拉斯金（Misha Laskin），以及围棋AI“AlphaGo”的共同开发者约安尼斯·安东诺格鲁（Ioannis Antonoglou）于2024年3月创立。该公司以开发源自美国的公开模型（开放权重）为目标，2025年10月以80亿美元的估值融资20亿美元。Beam是该公司的首个开放权重模型，被定位为系列的第一款。

根据官方介绍页面，Beam的主要规格如下。

  • 架构：MoE（Mixture of Experts，混合专家）。总参数为5010亿（501B），每次处理使用其中的230亿（23B）
  • 训练数据量：23.8万亿token
  • 实际可处理的输入长度（上下文）：100万token

MoE是一种即使整体规模很大，每次处理也只运行部分“专家”的架构，因此相对其规模而言可以运行得更快、更便宜。

公开的权重与许可证

权重已在Hugging Face上以以下格式公开。

  • BF16：原始精度的格式
  • FP8、NVFP4：压缩数据、减少所需内存的格式
  • DFlash2：用于加快文本生成的辅助模型（通过投机解码的方法使用）

Apache 2.0是开源领域广泛使用的许可证，允许商业使用、修改和再分发，且不按营收或用户数量设限。这与前一天10月15日Meta公开的“Muse Spark Open”形成了鲜明对比，后者采用对大型企业提供服务附加条件的自有许可证。

使用方法

Beam可通过以下方式使用。

  • API：在Reflection AI的开发者网站（platform.reflection.ai）上，以附带免费试用额度的测试版形式提供
  • 云服务等：可在AWS、Google Cloud、Microsoft Foundry、Together AI、Ollama等平台上使用（合作伙伴和集成方超过40家）
  • 自有服务器：可在Dell和HPE的服务器上运行

API价格尚未公布。关于从日本使用以及对日语的支持，目前没有特别说明。

性能评估

官方介绍页面上列出的主要数据如下。Beam的数据由Reflection AI公布，用于比较的其他公司模型的数据，据称采用了评估网站Artificial Analysis和DataCurve的数据。目前尚未经过第三方验证。

  • SWE Bench Pro v2-Hard（高难度软件开发任务）：77.2
  • Terminal Bench v2.1（命令行操作）：80.1
  • AIME 2026（数学竞赛题）：97.8
  • GPQA Diamond（研究生水平的科学问题）：90.5

对于前一天公开的Muse Spark Open，Meta公布的成绩为Terminal-Bench 2.1得分76.4（使用名为Terminus 2的智能体测量），GPQA Diamond得分89.0。不过，由于测量条件不一定一致，无法进行简单比较。

CoAI编辑部观点

在美国企业推出的大型公开模型中，Beam是许可证限制特别少的一款。采用Apache 2.0，即使是营收规模很大的企业，也无需另行签约就能将其嵌入自家服务。在过去一周里，Meta、中国的阶跃星辰StepFun和Reflection AI相继推出大型公开模型，可在自有环境中运行的AI选择突然变多了。

另一方面，公布的性能数据来自Reflection AI自身，第三方评估还有待进行。该模型总参数达5010亿，规模很大，要在自有环境中运行需要配备大型GPU的服务器。建议先利用API的免费试用额度，测试它是否适合自己的工作。

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