Beam
Reflection团队发布的开放权重大语言模型，参数规模达5010亿（501B），跻身当前开放权重模型第一梯队，支持本地部署、量化、微调和二次开发
Core Facts
Timeline (last 90 days)
Reflection AI称Beam与GLM系列水平相当但推理算力节省3到4倍，公司已获英伟达、红杉等投资累计约47亿美元，但性能数字为公司自述且权重未放出
Reflection AI发布首个开放权重模型Beam，采用混合专家结构，仅处理文字，上下文长度100万Token，预训练用了23.8T Token
Reflection AI推出首款开源大模型Beam，并宣称要与DeepSeek、Kimi竞争
Beam的完整权重计划以Apache 2.0协议放出，但目前还不能自行部署，早期访问需要排队
独立评测机构Artificial Analysis的早期测试显示Beam在同等智能水平下更省Token
Beam训练准备约100万个训练任务环境，共开约13亿个沙箱，平均同时跑11万条rollout，峰值17万个沙箱，横跨20多个集群
Beam的强化学习阶段使用1500块GB300连跑四周，生成超过一亿条rollout，最长上下文到256K
Beam训练期间新权重从训练端同步到推理集群中位时间约12秒，出现71次故障但训练未停，中位8分钟恢复，损失服务时间仅占0.02%
在DeepSWE编程榜上Beam得44.4分垫底，低于DeepSeek V4.1 Flash的74.2分、Kimi K3约68分、GLM约61分、Qwen3 Max约51分
在Terminal Bench上Beam约81分垫底，低于DeepSeek 90.6、Kimi 88.3、GLM 88.2、Qwen 86.6
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Reflection AI发布开源模型Beam，总参数约5010亿、激活参数仅230亿，采用MoE架构，专为推理、编码和agentic工作流设计，从零端到端训练，权重将于本月开放
65%UnverifiedReflection AI称Beam与GLM系列水平相当但推理算力节省3到4倍，公司已获英伟达、红杉等投资累计约47亿美元，但性能数字为公司自述且权重未放出
50%Unverified独立评测机构Artificial Analysis的早期测试显示Beam在同等智能水平下更省Token
50%UnverifiedBeam的完整权重计划以Apache 2.0协议放出，但目前还不能自行部署，早期访问需要排队
50%UnverifiedBeam训练准备约100万个训练任务环境，共开约13亿个沙箱，平均同时跑11万条rollout，峰值17万个沙箱，横跨20多个集群
50%UnverifiedBeam预训练使用6144块英伟达GB300 NVL72，用时不到4周，消耗23.8万亿个token
50%UnverifiedBeam的强化学习阶段使用1500块GB300连跑四周，生成超过一亿条rollout，最长上下文到256K
50%UnverifiedBeam训练期间新权重从训练端同步到推理集群中位时间约12秒，出现71次故障但训练未停，中位8分钟恢复，损失服务时间仅占0.02%
50%Unverified在DeepSWE编程榜上Beam得44.4分垫底，低于DeepSeek V4.1 Flash的74.2分、Kimi K3约68分、GLM约61分、Qwen3 Max约51分
50%Unverified在Terminal Bench上Beam约81分垫底，低于DeepSeek 90.6、Kimi 88.3、GLM 88.2、Qwen 86.6
50%UnverifiedReflection官方承认Kimi K3这类前沿开源模型在原始能力上仍领先Beam，Beam的优势在于效率
50%UnverifiedReflection称Beam在推理类测试上与GLM成绩相当，但推理算力省三到四倍，该倍数按激活参数和生成token数估算，非实测成本
50%UnverifiedBeam的负载均衡方法建立在DeepSeek 2024年一篇论文的思路基础上
50%Unverified英伟达在Beam项目中同时是投资方、GB300供货商和竞争者，其自家开源模型Nemotron在对比表三项测试中全输给Beam
50%Unverified发布稿表格中Beam的分数全部为自报，其他模型分数取自Artificial Analysis和Data Curve两个来源
50%UnverifiedBeam采用稀疏混合专家（Sparse MoE）架构，共52层，每次只激活230亿参数
50%UnverifiedBeam的权重、技术报告和模型卡将以Apache 2.0许可证发布，目前仅开放候补名单，尚无法下载
50%Unverified直接在本地运行完整的501B模型对普通开发者并不现实，更实际的路径包括量化压缩、云端推理服务或蒸馏微调
50%UnverifiedBeam发布的消息在Hacker News上获得84个点赞和20条评论
50%Unverified501B参数模型经过4位量化后理论上可压缩至约250GB左右显存
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