Reflection 發表 501B 開放權重 MoE 模型 Beam，主打推論效率並推動企業 AI 工廠

NVIDIA 投資的 AI 新創 Reflection 宣布將於本月稍晚推出首款開放權重模型 Beam，為總參數 501B、活躍參數 23B 的稀疏混合專家（MoE）模型。Beam 預先訓練於 23.8T tokens 的網路與專有授權資料，並在 10.5K 張 NVIDIA GB300 GPU 上進行為期 4 週的大規模強化學習（RL），生成逾 1 億次 rollouts，支援 256K 上下文長度。 官方表示，Beam 專注於程式碼與代理（agentic）任務，效能與 GLM 5.2 相當並逼近 Qwen 3.8-Max，且推論運算量較 GLM 5.2 少 3 至 4 倍。雖然原始能力仍落後於 Kimi K3 等前沿模型，但 Beam 主打推論效率，並提供 reasoning effort 參數供使用者控制推論長度與運算成本。技術上，訓練採用非同步策略梯度，並展現出跨領域泛化能力，例如在未經瀏覽任務訓練下，自然學會網頁搜尋與呼叫 OCR API。 在商業佈局方面，據報導 Reflection 旨在推動「AI 工廠」概念，讓企業以專屬資料與低成本建置在地化 AI 系統。該公司已與韓國新世界集團（Shinsegae Group）建立主權 AI 工廠合作，並與 Nebius 及 SpaceX 簽約租用伺服器。目前 Beam 正進行最終紅隊測試，開放早期存取註冊，預計本月釋出權重、技術報告與 model card。