Reflection AI 发布 Beam，以更低算力成本对标中国模型

Reflection AI 正式推出 Beam，这是其首款前沿开源权重 AI 模型。这家位于布鲁克林、成立两年的初创公司声称，Beam 在高级推理基准测试中的表现可与领先的中文开源模型相媲美，且成本大幅降低。这一说法可能会加剧西方打造 DeepSeek、Qwen 和 Z.ai 替代品的竞争热度。

Reflection 的声明证实了 Axios 周末的报道，即该初创公司已接近发布产品。该公司周一在一篇长篇博客文章中分享了更多细节，将 Beam 描述为一个仅支持文本的混合专家（MoE）模型，通过高算力强化学习进行训练，旨在以竞争对手“极小部分”的 token 成本和推理时间计算量，高效处理推理、编码和智能体任务。

Beam 是一个拥有 5010 亿参数的模型，其中活跃参数为 230 亿。它使用 23.8 万亿个 token 进行预训练，上下文窗口达到 100 万个 token。作为对比，Z.ai 的 GLM-5.2 总参数约为 7440 亿，活跃参数为 400 亿。

尽管 Reflection 的性能主张尚未得到独立验证，但该公司表示，在高级推理基准测试中，Beam 的表现与 Z.ai 的 GLM-5.2 持平，并优于目前领先的西方开源模型，同时使用的推理计算量仅为后者的“三分之一到四分之一”。Reflection 将其定位为面向企业、公共部门和开发人员的“主力模型”。

Reflection 将自己置于与 Anthropic 和 OpenAI 等封闭实验室、中国开发者的热门开源模型以及 Mistral、Meta 和 Cohere 等西方玩家的对立面。其在美国最直接的竞争对手可能是 Mira Murati 的 Thinking Machines Lab 于今年 7 月发布的开源模型 Inkling。Reflection 自身的基准测试显示，在双方均报告结果的四个编码测试中，Beam 的得分高于 Inkling，但 Inkling 是一个多模态模型，而 Beam 仅支持文本。

据 PitchBook 报道，Reflection 由两名前 Google DeepMind 研究人员于 2024 年创立，已从包括 Nvidia、Sequoia Capital 和 Lightspeed Venture Partners 在内的投资者处筹集了约 47 亿美元。其最后一轮融资使该公司的投前估值达到 250 亿美元。

该初创公司还在锁定算力——这是训练能够吸引客户离开 Anthropic 和 OpenAI 的封闭模型以及中国实验室更便宜的开源权重模型的前沿模型所需的关键要素。今年夏天，Reflection 与 SpaceX 和 Nebius 签署了总额超过 70 亿美元的协议，以确保到 2029 年都能获得 Nvidia GB300 芯片的使用权。

Reflection 旨在将 Beam 及未来模型推向企业和主权国家市场。其推销的理念是构建“AI 工厂”，这是一种允许机构通过在自有专有数据上训练 Reflection 的 AI 模型来构建定制化本地 AI 系统的产品。Nvidia CEO 黄仁勋（Jensen Huang）的公司投资了 Reflection，他长期以来一直推崇“AI 工厂”理念，并推动加强开放 AI 生态系统——这一愿景也将惠及 Nvidia，因为其 GPU 将为这些系统提供动力。

Axios 报道称，对冲基金和交易公司也是渴望构建此类系统的群体之一。Reflection 已经开始在韩国 Shinsegae Group 测试主权 AI 工厂合作的概念。

Reflection 表示，将在本月发布 Beam 的权重和完整技术细节，并通过超大规模云厂商和新云服务商进行分发，同时在发布时整合到各个开源库中。

Reflection 未及时回应 TechCrunch 关于更多信息的请求。