Reflection 發布 Beam 開放模型:501B 總參數、23B 啟用

發生什麼事

Reflection 在 Hugging Face（AI 模型託管與分享平台）發布 Beam-1.0-501B-A23B。模型卡寫明,Beam 是 Reflection 打造的開放模型,輸入文字、輸出文字,授權為 Apache 2.0。本次釋出的是 instruction-tuned（經指令微調）版本,提供 BF16、FP8、NVFP4 三種數值格式（模型權重的不同精度表示方式）。模型卡只列出 501B A23B 這一種規格。截至本站記錄時,頁面顯示 Downloads last month 為 440;Reddit 的 r/LocalLLaMA（討論地端模型的社群）在 10 月 16 日有兩則相關貼文。 Hugging Face 熱門模型 Reddit r/LocalLLaMA Reddit r/LocalLLaMA

架構方面,Beam 採用 sparse mixture-of-experts（MoE,稀疏混合專家,每次只啟用部分參數),模型卡文字寫 501B total parameters、23B active parameters,規格表則列 501.3B 與 23.4B。表中另有 52 層（3 dense + 49 MoE）、Expert Count 256、Vocabulary Size 152k tokens、Knowledge cutoff 為 June 30, 2026。Context window（一次可處理的文字長度）為 1M tokens,模型卡說明主要以英文開發。 Hugging Face 熱門模型

成績部分為模型卡自報:評測設定為 temp=0.7、top_p=0.99（兩者都是取樣參數）。BF16 版的 SWEBench Verified（以真實 GitHub issue 評估軟體修復能力的基準）為 81.6%、GPQA Diamond（研究所程度科學問答基準）為 90.6%、Terminal Bench v2.1（終端機操作任務基準）為 80.1%、AIME 2026（數學競賽題基準）為 97.7%。FP8 與 NVFP4 版在 SWEBench Verified 分別為 80.2% 與 80.7%。 Hugging Face 熱門模型

發布者表示,Beam 在 token-efficient reasoning 上,以 approximately 3x fewer inference-time reasoning tokens 達到與 leading open models comparable 的解題品質。模型卡未點名比較對象。 Hugging Face 熱門模型

Reflection 的 GitHub 組織頁面列出 2 個公開儲存庫,其中之一是 beam-verifier,說明為 Verify the correctness of your self-hosted Beam endpoint,語言為 Python。 官方原文・github.com

誰受影響

模型卡寫明 Beam 是文字模型,適用商業與研究用途,包括 assistant-style generation、軟體工程與 agentic coding（讓模型自主執行寫程式任務）、long-horizon agentic tasks、摘要,以及作為 fine-tuning（微調）的 base model。Reflection 表示不禁止 distillation（用模型輸出訓練其他模型）、fine-tuning、parameter-efficient adaptation（以少量參數調整模型）、quantization（量化）、merging（合併模型）等做法;模型卡同時說明它僅供參考,不修改或限制模型授權。自行架設 Beam 端點的開發者,可參考 beam-verifier 驗證端點正確性。 Hugging Face 熱門模型 官方原文・github.com

台灣能不能用

模型卡只提到語言面:Beam 主要以英文開發,支援的輸入輸出模態為文字。模型卡未列出地區限制。 Hugging Face 熱門模型

限制與未定事項

本站取得的來源中,沒有第三方對上述分數的獨立評測,這些成績尚未經第三方驗證。模型卡頁首標示 Technical Report (coming),即技術報告尚未釋出。安全評測方面,模型卡說明 The Iris Safety Evaluations (ISE) 為 Reflection 自家、soon-to-be open-sourced 的評測套件,細節見 reflection.ai/beam-safety-report。 Hugging Face 熱門模型

接下來要看的事

• Beam 的 Technical Report(模型卡標示 coming)何時公布。
• The Iris Safety Evaluations (ISE) 評測套件開源(模型卡寫 soon-to-be open-sourced)。