Reflection 发布首个开放权重模型 Beam 1.0：501B 总参只激活 23B，Apache-2.0，托管价 $0.25/$1

先说结论

• 模型与状态：Beam 1.0，2026 年 10 月 16 日发布，BF16、FP8、NVFP4 三档权重当天在 Hugging Face 开放。15
• 参数规模：总参 501.3B，每 token 激活 23.4B，是稀疏 MoE。5
• 架构：52 层里 49 层是 MoE、3 层稠密，每层 256 个专家，门控 GQA 加滑动窗口注意力。5
• 上下文与模态：1M tokens；只处理文本，输入输出都是文本。5
• 许可：Apache 2.0，可商用，官方也明确不禁止蒸馏、微调、量化和用输出训练别的模型。56
• 官方自测：编码、终端、推理各项基本低于 GLM-5.2、Qwen 3.8 Max 与 Kimi K3，官方自己把卖点写成「同等推理水平下少用 3–4 倍算力」。4
• 第三方：Artificial Analysis 智能指数 30 分，同类开放权重的中位数是 19；评测过程输出 7900 万 tokens，同类中位 1.3 亿。7
• 价格：OpenRouter 每百万 tokens 输入 0.25 美元、输出 1 美元；Reflection 自营 API 还在免费公测，没有公布 token 单价。13
• 什么时候要动：要一个能自托管、可商用、跑长程 agent 的开放权重模型，现在就能下载。1

快速核对

规格：52 层里 49 层是 MoE

官方自测：原始能力落后，省算力是主张

第三方：智能指数 30，输出 token 明显少于同类

价格与可用范围

安全与限制

该不该试

• 要一个便宜的高分开放权重模型：AA 智能指数 30、同类中位 19，托管价每百万 tokens 输入 0.25 美元、输出 1 美元，价格档位接近更小的模型。37
• 要自托管或进私有环境：Apache 2.0 可商用，三档精度权重加草稿模型直接放，Dell 与 HPE 提供防火墙内交付。16
• 要长上下文 agent：1M 上下文、单次输出上限 131,072 tokens，支持函数调用、结构化输出与 MCP 工具接入。35
• 要把 token 账单压下来：官方主张同等推理水平少用 3–4 倍算力，AA 独立测得它跑完整套智能指数只用 7900 万输出 tokens，同类中位 1.3 亿。47
• 要非文本模态：它只吃文本、也只吐文本，图像与音频得先转成文字再喂进去。5
• 要买官方 API 并提前算成本：官方目前只写 free to start，没有 token 价目，先用 OpenRouter 那一档价做预算。13
• 要独立逐项复跑再决定：现在只有 AA 的综合分，逐项评测与速度、成本三栏都还空着。7

还没有的数字

• 独立的速度与成本：AA 页面两栏都空着，页面注明其图表基于「无公开可用 API」。7
• 官方 API 的 token 单价：官方只写 free to start，没有价目表。1
• 技术报告：模型卡首页标「coming」，架构与训练细节目前以模型卡和博客为准。2
• 「3–4 倍算力」的对手口径：官方给了估算公式，但没有逐模型列出被比较对象的算力取值。4
• 独立逐项评测：AA 只给了综合指数与 token 用量，十项评测的逐项拆分尚未公开。7