Reflection AI 发布 501B 参数开源智能体模型 Beam

Reflection AI公布Beam模型并宣布将开放权重，重点在于其以稀疏MoE架构降低每个令牌的激活参数，同时把模型开放进度置于最终安全测试之后。

• Reflection AI于2026年10月5日称，Beam总参数为5010亿、每个令牌激活230亿，面向编程、推理和智能体任务。
• 公司称模型预训练使用2.38万亿令牌，高计算强化学习阶段生成超过1亿次rollout；这些是训练投入数据，不等同于独立机构验证的性能结论。
• 官方技术表中，Beam在SWE-bench Verified上报告80.9分、Terminal Bench 2.1上报告80.1分，但对比结果受测试版本、提示方式和评测实现影响。
• 公司表示Beam仍在最终红队测试，权重、技术报告、模型卡和开发者工具计划于当月发布，并拟采用Apache 2.0许可证。
• 影响/看点：Beam可能扩大可自部署智能体模型的选择，并把推理效率作为竞争维度；实际价值取决于权重能否按计划发布、硬件门槛、复现实验和安全评测结果。
• 资料依据:
• Reflection AI（2026-10-05）：Introducing Beam: Reflection’s 501B open-weight model https://reflection.ai/blog/introducing-beam
• MarkTechPost（2026-10-05）：Reflection AI Introduces Beam: A 501B Open-Weight MoE Model With 23B Active Parameters for Coding and Agentic Workloads https://www.marktechpost.com/2026/10/05/reflection-ai-introduces-beam-a-501b-open-weight-moe-model-with-23b-active-parameters-for-coding-and-agentic-workloads/

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