Reflection开源5010亿参数模型Beam，主打编程与智能体
Reflection实验室在Hugging Face发布首个开源模型Beam：5010亿参数MoE，每token激活约230亿，文本输入输出，上下文100万。面向编程与智能体，Apache 2.0，并提供多种精度权重与推理框架。国内可用性、价格未知。
要点
- Beam为5010亿参数MoE，每token激活约230亿，上下文100万，采用Apache 2.0。
- 提供BF16、FP8、NVFP4权重，并支持transformers、vLLM、SGLang及监督微调与强化学习配方。
- 基准由Reflection团队提供；硬件门槛高，国内可用性、商用价格未知，且未实测。
为什么值得看
Beam以Apache 2.0开放约5010亿参数的稀疏MoE，每token仅激活约230亿参数，支持100万token上下文，面向可自托管、定制的编程与智能体场景。
谁会受影响
希望在自有硬件、基础设施或云上部署前沿级编程与智能体模型，并进行微调、量化或强化学习的团队与开发者。
今天就能怎么试
可在Hugging Face获取权重，并用transformers、vLLM或SGLang按官方配方运行；另有Rust工具链及后训练方案。国内可用性与价格未知，本条未实测。
原始来源
1Welcome Beam: a 501B open model you can own, customize, and scale · Hugging Face Blog · 2026年10月16日✓ 已打开核对本条由 AI 根据上面的原始来源整理，经编辑审核后发布。数字和结论以原文为准，发现错误欢迎反馈。
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