Reflection 首个模型 Beam 在 Artificial Analysis 智能指数得 30 分，位列美国开源权重模型第二

Reflection 的首个模型 Beam 在 Artificial Analysis 智能指数上得分 30，在美国开源权重模型中排名第二。

Beam 是一个开源权重模型，总参数 501B、激活参数 23B，已在 @huggingface 上发布。

祝贺 @reflection_ai 发布！

核心要点：

➤ 在美国开源权重模型中排名第二：Beam 得分 30，仅次于 Meta 的 Muse Spark Open（39），高于昨天发布的 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL（26）。在中国以外，只有 Muse Spark Open 和阿联酋的 K2 Horizon（31）得分更高。

➤ 就其智能水平而言 token 效率很高：Beam 每个智能指数任务使用约 26k 输出 token，而得分高出一分的 K2 Horizon 使用量是其两倍（约 52k）。专有模型仍处于前沿，GPT-6 Astra（max）在相同预算（约 27k）下得分 53。

➤ 在智能体工作流上表现强劲，终端能力较弱：Beam 在 AutomationBench-AA 上得分 48.5%，领先 K2 Horizon（37.2%）11 个百分点，与 Qwen3.8 27B（48.2%）持平。Terminal-Bench 4.0 是其弱项，Beam 得分 3.0%，落后于 Qwen3.8 27B（5.6%）和 Muse Spark Open（8.1%）。

➤ 知道得多，猜得也多：在 AA-Omniscience 上，它答对 33% 的问题，远超 K2 Horizon（18%）和 Qwen3.8 27B（16%）。但其幻觉率为 47%，而 K2 Horizon 为 26%、Qwen3.8 27B 为 30%，Beam 的净指数得分为 1.5，领先于两者（−3.0 和 −10.0）。

其他模型详情

上下文窗口：1M token

模态：文本

参数：501B / 23B