Reflection 推出 Beam：以更低算力成本对标中国模型的开放权重 AI 模型

Reflection AI 正式发布其首个前沿开放权重 AI 模型 Beam。这家总部位于布鲁克林、成立两年的初创公司声称，Beam 在高级推理基准测试中可媲美领先的中国开放模型，而成本大幅降低。这一说法可能加剧一场竞赛：打造西方对 DeepSeek、Qwen 和 Z.ai 的回应。 Reflection 的公告证实了 Axios 周末的报道，即这家初创公司即将发布产品。公司在周一的博客长文中分享了新细节，将 Beam 描述为一款纯文本专家混合模型，经过高算力强化学习训练，擅长推理、编码和智能体任务，且 token 成本和推理时间算力仅为竞争对手的“一小部分”。 Beam 是一个 5010 亿参数模型，拥有 230 亿激活参数。它在 23.8 万亿 token 上完成预训练，并具有 100 万 token 的上下文窗口。作为对比，Z.ai 的 GLM-5.2 总参数约为 7440 亿，激活参数为 400 亿。 Reflection 的性能声明尚未经过独立验证，但公司称在高级推理基准上，Beam 得分与 Z.ai 的 GLM-5.2 相当，并优于当前领先的西方开放模型，同时“推理算力少 3-4 倍”。Reflection 称其为面向企业、公共部门和开发者的“主力模型”。 Reflection 把自己置于与多类对手竞争的位置：既对标 Anthropic 和 OpenAI 等闭源实验室，也面对中国开发者流行的开放模型，以及 Mistral、Meta 和 Cohere 等西方玩家。其在美国最直接的竞争对手可能是 Inkling，即米拉·穆拉蒂的 Thinking Machines Lab 于 7 月发布的开放模型。Reflection 自己的基准测试显示，在双方均公布结果的四项编码测试中，Beam 得分均高于 Inkling，但 Inkling 是多模态模型，而 Beam 仅支持文本。 据 PitchBook 数据，Reflection 由两名前 Google DeepMind 研究员于 2024 年创立，已从英伟达、红杉资本和 Lightspeed Venture Partners 等支持者处融资约 47 亿美元。其上一轮融资对公司的投前估值为 250 亿美元。 这家初创公司还在锁定算力——这是训练前沿模型所需的关键要素，这些模型要能把客户从 Anthropic 和 OpenAI 的闭源模型，以及中国实验室更便宜的开放权重模型那里吸引过来。今年夏天，Reflection 与 SpaceX 和 Nebius 签署了总价值超过 70 亿美元的协议，以确保到 2029 年获得英伟达 GB300 芯片的使用权。 Reflection 正将 Beam 和未来模型瞄准企业和主权国家。其卖点是打造“AI 工厂”：这一产品将让机构利用自身专有数据训练 Reflection 的 AI 模型，从而构建定制化、本地化的 AI 系统。英伟达 CEO 黄仁勋的公司投资了 Reflection。黄仁勋长期倡导“AI 工厂”理念，并推动强化开放 AI 生态——这一愿景也将有利于英伟达，因为这些系统将由英伟达 GPU 驱动。 Axios 报道称，对冲基金和交易公司等也渴望构建此类系统。Reflection 已开始与韩国新世界集团测试主权 AI 工厂合作这一概念。 Reflection 表示将于本月发布 Beam 的权重和完整技术细节，发布时将通过超大规模云厂商和新型云厂商分发，并整合到各大开源库中。 Reflection 未及时回应 TechCrunch 的进一步信息请求。