Reflection 发布 501B 开源模型 Beam，Apache 2.0 许可
美国新实验室 Reflection 在 Hugging Face 发布首个开源模型 Beam：501B 参数稀疏 MoE，每 token 激活 23B，支持 1M 上下文，Apache 2.0 许可，主打编码与智能体场景，并提供 transformers、vLLM、SGLang 的 Day-0 支持。
Reflection 发布 501B 开源模型 Beam
据 Hugging Face 博客文章，美国新实验室 Reflection 发布了其首个模型 Beam，并已在 Hugging Face 上线。该模型为稀疏混合专家（MoE）架构，总参数 501B，每个 token 激活约 23B 参数，仅支持文本输入输出，上下文窗口为 1M token，采用 Apache 2.0 许可。官方称 Beam 面向编码与智能体（agentic）用例，适合希望在自己的硬件、基础设施或云上运行前沿规模模型并进行定制的团队。模型随附一套基于 Rust 的开源专用 harness。
架构与配套支持
文章给出的技术细节包括：52 层、隐藏维度 5,120，每个 MoE 层 256 个专家、每 token 路由 8 个；其中 43 层使用 512 token 滑动窗口注意力，9 层为全局注意力。检查点提供 BF16、FP8 和 NVFP4 三种格式，BF16 版本以 safetensors 格式存储约 1 TB。模型支持五档推理强度（low、medium、high、xhigh、max），并支持跨轮次保留推理内容与工具调用。Beam 在 transformers、SGLang 和 vLLM 中获得 Day-0 支持，并配套 SFT 与基于 Miles 的全参数强化学习方案。Reflection 还表示将向使用 Beam 的优秀项目提供 10,000 美元 Hub 额度。
限制与来源
上述参数、架构与基准数据均来自 Reflection 团队在 Hugging Face 博客中提供的信息，本站未做独立验证。硬件方面，文章称 NVFP4 检查点可将 BF16 的约 1 TB 权重压缩至约 280 GB，但需要 Blackwell 架构 GPU；较旧的 H200 等可使用 FP8 检查点。文章建议以四张 B200 部署以留出长上下文与并发请求空间。具体可用性、许可条款与部署要求请以 Hugging Face 模型页及 Reflection 官方当前信息为准。