Reflection AI 釋出 5010 億參數開源模型 Beam：Apache 2.0 授權、專攻程式與 AI 代理
美國 AI 新創 Reflection AI 於 10 月 16 日在 Hugging Face 公開 Beam 權重，5010 億參數、僅 230 億活躍，採最寬鬆的 Apache 2.0 授權，主打程式撰寫與長程 AI 代理任務。
美國 AI 新創 Reflection AI 在 10 月 16 日正式將自家第一個開放權重模型 Beam 1.0 上架 Hugging Face。這是一個總參數量達 5010 億的稀疏混合專家（MoE）模型，每次推論僅啟動約 230 億參數，上下文窗口達 100 萬 token，專為程式開發與長程 AI 代理任務設計。最受矚目的是授權：Apache 2.0——開源授權中最寬鬆的一級，允許商業使用、修改與再散佈。
前 DeepMind 團隊、估值 250 億美元
Reflection AI 由兩位前 Google DeepMind 研究員 Misha Laskin 與 Ioannis Antonoglou 於 2024 年創立，已募資約 47 億美元，投資人包括 Nvidia、紅杉資本與 Lightspeed，最近一輪估值達 250 億美元。Beam 是該公司第一個開放權重模型，在此之前它以封閉 API 研究聞名。
根據 Hugging Face 的發布說明，Beam 採用 52 層、256 個專家、每次路由 8 個專家的架構，知識截止日為 2026 年 6 月 30 日。Reflection 表示，Beam 的推理表現與 Z.ai 的 GLM-5.2 相當，但推論運算量僅需三分之一到四分之一——不過這些數據來自官方模型卡，尚未經第三方獨立驗證。
訓練規模驚人：1 萬顆 GB300 跑四週
Beam 的訓練規模揭示了前沿模型背後的資本密度：強化學習階段動用了 10,500 顆 Nvidia GB300 GPU 連續運轉四週，產生超過 1 億次 rollout，並在約 13 億個沙盒中進行訓練與評分。Reflection 同步開源了內部安全評估工具，並承諾公布完整的安全技術報告。
生態系支援是這次發布的另一個亮點：上線首日即支援 Transformers、vLLM、SGLang 等主流推論框架，AWS、Google Cloud、CoreWeave 等雲端平台同步提供託管服務，Dell 與 HPE 則提供地端部署選項。API 定價為每百萬 token 輸入 1 美元、輸出 3 美元。
開放權重競賽進入白熱化
Beam 登場的同一週，Meta 發布了 8160 億參數的 Muse Spark Open，DeepSeek 也釋出 V4.1-Flash-1017——三家在七天內接連丟出前沿級開放權重，被開發者社群稱為「開放權重之週」。對企業而言，Apache 2.0 授權的 Beam 意味著可以真正「擁有」模型：在自己的硬體上微調、部署，不受 API 供應商的用量上限與政策變動牽制。
但門檻依然不低：最小的 NVFP4 檢查點約 280GB，需要 4 張 B200 GPU 才能跑；完整 BF16 版本則逼近 1TB，一般 PC 完全無法本地運行。想嚐鮮的人，建議先從雲端託管的推論服務開始。
資料來源
- Hugging Face 官方發布：Welcome Beam（2026-10-16）
- Unite.AI：Reflection AI Unveils Beam, a 501B-Parameter Open-Weight Model
- TeckHustlers：Reflection Beam 501B Is Open on Hugging Face: Specs, License and How to Run It