Reflection 发布开放权重模型 Beam，采用 5010 亿参数 MoE 架构

摘要

TechCrunch 于 2026 年 10 月 5 日报道，Reflection AI 发布文本型开放权重模型 Beam。该模型采用混合专家架构，总参数量为 5010 亿，每次推理激活约 230 亿参数；公司称预训练使用 23.8 万亿 token，上下文窗口达到 100 万 token。Reflection 表示 Beam 面向推理、编程与智能体任务，并宣称其推理计算需求比若干同类开放模型低三至四倍。权重和完整技术细节计划在 10 月内发布，因此目前关于性能与效率的数字主要来自公司及报道，尚不能替代独立基准测试。开放权重也不自动等于完整开源，最终许可、可商用范围、硬件要求和下载安排应以正式发布材料为准。