Reflection开源501B模型Beam并上线AWS
先了解这件事
美国新实验室 Reflection 在 Hugging Face 发布其首个开源模型 Beam，采用 MoE 架构，总参数 501B、每 token 激活 23B，支持文本输入与 1M token 上下文窗口，以 Apache 2.0 许可开放，面向编码与智能体场景。模型共 52 层，每层 256 个专家、每 token 路由 8 个，提供 BF16、FP8 和 NVFP4 三种 checkpoint，BF16 版本约 1 TB。 Beam 已上线 Hugging Face Inference Providers，由 Baseten、Fireworks 和 Together 提供支持；Reflection 称将向使用 Beam 的最佳项目发放 1 万美元 Hub 积分。 据 AWS 介绍，Beam 同时上线 Amazon SageMaker JumpStart，首批覆盖美国东部（弗吉尼亚北部）和俄亥俄两个区域；FP8 版本需使用搭载 H100 的 ml.p5.48xlarge 或搭载 H200 的 ml.p5e.48xlarge、ml.p5en.48xlarge 实例。
AI 根据报道生成 · 17 天前更新
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
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Reflection AI 发布开源权重模型 Beam，面向智能体编码与长周期任务，如维护代码、调用工具、解读结果并完成多步工作流。Beam 是稀疏 MoE 模型，总参数 5010 亿、激活参数 230 亿，Reflection 称其有效上下文长度为 100 万 token，权重以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 发布，提供 BF16、FP8 和 NVFP4 三种 checkpoint。
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美国新实验室 Reflection 在 Hugging Face 发布首个开源模型 Beam，采用 MoE 架构，总参数 501B、每 token 激活 23B，支持文本输入和 1M token 上下文窗口，以 Apache 2.0 许可开放，面向编码与智能体场景。模型共 52 层，每层 256 个专家、每 token 路由 8 个，提供 BF16、FP8 和 NVFP4 三种 checkpoint，BF16 版本约 1 TB。