title: Reflection AI 推出 501B 開放權重模型 Beam：Apache 2.0 授權、官方稱推論運算量比 GLM-5.2 少 3 到 4 倍 --- **Category** - [AI](https://www.soft4fun.net/category/tech/ai) - [新聞](https://www.soft4fun.net/category/tech/news) - [科技](https://www.soft4fun.net/category/tech) **Tag** - [AI](https://www.soft4fun.net/tag/ai) - [Beam](https://www.soft4fun.net/tag/beam) - [LLM](https://www.soft4fun.net/tag/llm) - [Reflection AI](https://www.soft4fun.net/tag/reflection-ai) - [大語言模型](https://www.soft4fun.net/tag/%e5%a4%a7%e8%aa%9e%e8%a8%80%e6%a8%a1%e5%9e%8b) **圖片清單** - ![Reflection AI 推出 501B 開放權重模型 Beam：Apache 2.0 授權、官方稱推論運算量比 GLM-5.2 少 3 到 4 倍 771cfe201a3d24d7a340c3372e6a1654ec1a6e42-1800x1013](https://cdn.sanity.io/images/sp40emik/production/771cfe201a3d24d7a340c3372e6a1654ec1a6e42-1800x1013.png "Reflection AI 推出 501B 開放權重模型 Beam：Apache 2.0 授權、官方稱推論運算量比 GLM-5.2 少 3 到 4 倍 771cfe201a3d24d7a340c3372e6a1654ec1a6e42-1800x1013") --- [Reflection AI](https://www.soft4fun.net/tag/reflection-ai) 在 10 月 5 日發表首款旗艦開放權重模型 [Beam](https://www.soft4fun.net/tag/beam)，總參數 5,010 億、每次推論僅啟用 230 億，並採用 Apache 2.0 授權。這是美國陣營目前少見、直接對標 GLM-5.2 等中國開放模型的大型作品，官方更強調以 3 到 4 倍較低的推論運算量達到相近成績。 ## Beam 是什麼：501B 稀疏混合專家模型 根據 Reflection 官方部落格，Beam 是純文字的稀疏混合專家（MoE）模型，共 52 層，總參數 5,010 億、啟用參數 230 億。預訓練使用 23.8 兆個 token，資料來自網路與授權資料集，在 6,144 顆 NVIDIA GB300 NVL72 GPU 上不到 4 週完成，官方並公布預訓練有效運算比率（goodput）達 92.3%。上下文長度訓練時為 256K，經中期訓練後可延伸到 100 萬 token。 ![Reflection AI 推出 501B 開放權重模型 Beam：Apache 2.0 授權、官方稱推論運算量比 GLM-5.2 少 3 到 4 倍 771cfe201a3d24d7a340c3372e6a1654ec1a6e42-1800x1013](https://cdn.sanity.io/images/sp40emik/production/771cfe201a3d24d7a340c3372e6a1654ec1a6e42-1800x1013.png "Reflection AI 推出 501B 開放權重模型 Beam：Apache 2.0 授權、官方稱推論運算量比 GLM-5.2 少 3 到 4 倍 771cfe201a3d24d7a340c3372e6a1654ec1a6e42-1800x1013") ## 後訓練：逾億次 RL 展開、13 億個沙盒 Beam 的另一個重點是高運算量的強化學習。官方指出，RL 階段在 10,500 顆 GB300 上跑了 4 週，累計超過 1 億次 rollout，涵蓋約 100 萬個程式、代理與 STEM 任務環境，訓練與評分過程使用約 13 億個沙盒，同時最高可支撐 17 萬個並行沙盒。這套做法明顯朝向程式開發與代理工作流程，而非一般聊天。 ## 成績單：程式與代理任務表現亮眼 官方公布的成績包括 Terminal Bench v2.1 80.1、SWE-bench Verified 80.9、SWE Bench Pro v1 65.5、SWE Bench Pro v2-Hard 77.2、SWE-bench Multilingual 78.0，以及 DeepSWE v1.1 44.4。Unite.AI 整理的數據另列出 AIME 2026 97.8、GPQA Diamond 90.5、Humanity’s Last Exam（不使用工具）36.2。這些數字目前都來自 Reflection 自行公布，尚無獨立第三方複測。 在比較對象上，Reflection 表示 Beam 在進階推理基準上可與 Z.ai 的 GLM-5.2 相當，但推論運算量只要三到四分之一。依 Unite.AI 的整理，Beam 在程式與代理任務上接近 Qwen 3.8-Max，原始能力則仍落後 Kimi K3。換句話說，Beam 的賣點是效率，而不是全面超越最強的中國模型。 ## 權重何時開放：十月內，目前先開放候補名單 目前外界還拿不到完整權重。Reflection 表示模型仍在進行最後的紅隊測試與評估，現階段僅提供搶先體驗的候補登記，權重、技術報告與模型卡預計在 10 月稍後釋出，TechCrunch 報導將透過雲端大廠與新興算力雲端服務商提供。官方這次未公布 API 定價，實際部署成本得等權重與供應商報價出爐才能評估。 ## 背後的資金與算力：NVIDIA 撐腰、估值 250 億美元 Reflection 成立於 2024 年，由兩位前 Google DeepMind 研究員創辦，投資人包括 NVIDIA、Sequoia 與 Lightspeed。TechCrunch 指出，公司在 4 月以 250 億美元投前估值募資，累計募資約 47 億美元，並與 SpaceX 簽下合計逾 70 億美元的算力協議，另與 Nebius 達成 10 億美元合作，硬體以 NVIDIA GB300 為主，合約期間至 2029 年。對想在企業、主權 AI 與開發者市場提供可客製化模型的 Reflection 而言，Beam 是第一次拿出足以支撐這些資金的成品。 ## 對開發者的意義 如果權重如期以 Apache 2.0 釋出，企業將首次能在美系開放模型中選到走程式與代理路線、又有商用友善授權的大型選項，且 230 億的啟用參數讓自行部署的成本相對可控。不過在權重公開、獨立評測與實際價格出現之前，Beam 的效率優勢仍屬官方說法，值得持續觀察接下來兩到三週的後續發展。 ## 資料來源 [Reflection AI：Introducing Beam](https://reflection.ai/blog/introducing-beam)｜[TechCrunch](https://techcrunch.com/2026/10/05/reflection-debuts-beam-a-open-weight-ai-model-to-rival-chinese-models-at-lower-compute-cost/)｜[Unite.AI](https://www.unite.ai/reflection-ai-unveils-beam-a-501b-parameter-open-weight-model/) #### 更多AI相關報導 - [Reflection AI 推出 501B 開放權重模型 Beam：Apache 2.0 授權、官方稱推論運算量比 GLM-5.2 少 3 到 4 倍](https://www.soft4fun.net/tech/news/reflection-ai-beam-501b-open-weight-apache-2-glm-5-2.htm) - [聯發科傳大砍員工 AI Token 額度：郭哲榮揚言出 持股， 司回應「不是限制」](https://www.soft4fun.net/tech/news/mediatek-ai-token-quota-cut-kuo-che-jung-response.htm) - [Cloudflare 推出開放權重決策模型 Clef：38.8 毫秒給出答案，正面挑戰 Jev](https://www.soft4fun.net/tech/news/cloudflare-clef-open-weight-decision-models-challenge-jev.htm) - [Google 發表 Gemini 4 Argon：13 基準領 、輸出上限 100 萬 token，導 價只要 GPT-6 Astra 五分之一](https://www.soft4fun.net/tech/news/google-gemini-4-argon-launch-1m-output-tokens-fairwind.htm) - [OpenAI 推出 ChatGPT Space：讓團隊、ChatGPT 與 dots 代理 用一個 AI 工作空間](https://www.soft4fun.net/tech/ai/openai-chatgpt-space-team-workspace-dots-devday-2026.htm)