Reflection AI 发布开源模型 Beam 并对标中国模型
先了解这件事
Reflection AI 公布首个计划开放权重的模型 Beam，采用稀疏 MoE 架构，总参数 501B、激活 23B，面向编码、推理与智能体任务，在 23.8 万亿 token 上预训练，并用约 10,500 张 NVIDIA GB300 进行四周强化学习训练，最大上下文 256K token。公司称 Beam 性能与中国领先开源模型相当，推理任务上以少 3 至 4 倍算力达到 GLM 5.2 水平，SWE-bench Verified 得分 80.9，但 Terminal Bench v2.1 得分 80.1，低于 GLM 5.2、Kimi K3 和 DeepSeek V4.1 Flash。Beam 仍在最终红队测试与评估，权重、技术报告和模型卡计划本月晚些时候以 Apache 2.0 许可发布。Reflection 同时发布 Open Safety Framework，列出权力集中、生物武器、化学武器、网络攻击、失控等八类风险及发布门槛。
AI 根据报道生成 · 4 天前更新
事件进展
- · 5篇报道Reflection AI发布开源模型Beam对标中国模型
- 日期未标 · 1篇报道Reflection发布开放安全框架
后续时间线
- The DecoderReflection 发布开放权重模型 Beam，称性能超越中国以外所有开源模型
Reflection 发布首个开放权重模型 Beam，采用 MoE 架构，每 token 激活 5010 亿总参数中的 230 亿，主打低算力下的编码、逻辑推理与智能体任务。Reflection 称 Beam 在推理任务上以少 3 至 4 倍算力达到 GLM 5.2 水平，SWE-bench Verified 得分 80.9，但原始性能仍不及 Kimi K3。模型权重将以 Apache 2.0 协议于本月晚些时候发布，目前仍在进行最终安全测试。
- 网页South China Morning Post · Tech· 讨论Nvidia-backed Reflection AI challenges Chinese dominance in open-weight models（新标签页打开原帖）
- RedditReddit r/LocalLLaMA· 讨论Reflection’s Beam 501B-A23B - open-weight model release this month（新标签页打开原帖）
- latent.spaceReflection 发布 Beam：501B-A23B 美国开源模型
Reflection 发布 Beam，一个总参数 501B、激活 23B 的文本 MoE 模型，面向编程、智能体与科研任务，从零训练，完整权重将以 Apache 2.0 协议于本月开放。其预训练使用 23.8T token，并在约 10,500 块 GB300 上完成约四周预训练与四周 RL，自称 SWE-bench Verified 得分 80.9。Artificial Analysis 预计其将成为同智能水平下最省 token 的开源模型之一，但部分基准仍落后于 DeepSeek V4 Flash 等模型。
- Help Net Security AIReflection 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。
- RedditReddit r/LocalLLaMA· 讨论Western open-source AI Reflection finally shows up（新标签页打开原帖）
- 网页SiliconANGLE · AI· 讨论Reflection AI debuts open-source Beam model with 501B parameters（新标签页打开原帖）
- RedditReddit r/LocalLLaMA· 讨论Introducing Beam: Reflection’s 501B open-weight model — Reflection（新标签页打开原帖）
- 网页The Information· 讨论Reflection AI Announces First Open Source Model, Beam（新标签页打开原帖）
- XX @ClementDelangue· 讨论Let's go https://huggingface.co/reflection!（新标签页打开原帖）
- Financial Times · 人工智能Reflection AI 推出 Beam 模型，对标中国开源模型
Reflection AI 发布新模型 Beam，声称其性能与中国领先的开源模型相当。这家初创公司此举旨在增强美国在开源模型领域与中国竞争的实力。
- 网页Bloomberg Technology· 讨论Nvidia-Backed Reflection Unveils Open AI Model, Taking on China（新标签页打开原帖）
- RedditReddit r/LocalLLaMA· 讨论Reflection AI Is About to Release a US Open-Weight Model to Take On DeepSeek and Qwen（新标签页打开原帖）
- ReflectionReflection 公布 Beam 模型，计划本月晚些时候开放权重
Reflection 公布首个计划开放权重的模型 Beam，采用稀疏 MoE 架构，总参数501B、激活23B，面向编码、推理与智能体任务。公司称模型在23.8万亿token上预训练，随后用10.5K张NVIDIA GB300进行四周强化学习训练，生成超过一亿次rollout，最大上下文256K token。Beam仍在最终红队测试与评估，权重、技术报告和模型卡计划本月晚些时候发布，尚不能据此称权重已经开放。
- 日期未标ReflectionReflection 发布 Open Safety Framework，界定八类系统性风险与发布门槛
Reflection AI 发布 Open Safety Framework，公开其对前沿与开源模型系统性风险的识别、评估与缓解承诺，覆盖加州 TFAIA 定义的灾难性风险和欧盟 AI Act 的系统性风险。框架列出八类风险，包括权力集中、生物武器、化学武器、网络攻击、失控，以及列为研究类风险的放射性武器、核武器和有害操纵。发布决策在集中风险与扩散风险之间权衡，默认开放发布，但当某项能力的直接危害可能既灾难性又不可逆时启用兜底机制。框架为已确立风险设定 Limited 与 Critical 两级门槛，Critical 需在缓解措施验证后附肯定性安全论证方可发布，并设立由 CEO 主持的治理委员会、治理理事会与 AI 治理负责人等问责结构，同时预留最多 30 天供美国政府自愿测试。
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- XX @ArtificialAnlysArtificial Analysis has been given access by Reflection and is independently benchmarking Beam（新标签页打开原帖）
- XX @rohanpaul_aiThe much anticipated open-source model from Reflection AI just dropped.（新标签页打开原帖）
- XX @ClementDelangueLet's go https://huggingface.co/reflection!（新标签页打开原帖）
- 网页TechmemeNYC-based Reflection unveils Beam, an open model it says rivals GLM 5.2 on reasoning while using 3x-4x less compute and approaches Qwen3.8-Max on agentic tasks (Semafor)（新标签页打开原帖）
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