Reflection AI 推出 5010 亿参数开源权重模型 Beam，编码测试落后头部开源模型但称推理算力更低

Reflection AI 发布 5010 亿参数开源权重模型 Beam，采用 MoE 架构、每 token 激活 230 亿参数，计划本月晚些时候以 Apache 2.0 许可公开权重。在 Terminal Bench v2.1 上 Beam 得分 80.1，低于 GLM 5.2 的 81.0、Kimi K3 的 88.3 和 DeepSeek V4.1 Flash 的 90.6；DeepSWE v1.1 得分 44.4。Reflection 称 Beam 高级推理基准与 GLM 5.2 相当，推理算力用量少三到四倍，该估算基于公式得出，未计入提示词处理和注意力开销，安全评估与红队测试结果将随权重一并发布。