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Reflection发布开源模型Beam,推理效率显著优于中国同类模型

Reflection公司正式推出其首个开源大模型Beam,这是一个采用稀疏混合专家架构的模型,旨在为编码、推理和智能体工作负载提供高效解决方案1。根据来源披露,Beam拥有501亿总参数,其中230亿为活跃参数1,在23.8万亿高质量Token上进行了预训练,并配备100万Token的上下文窗口2。

在性能表现上,Beam在推理基准测试中与GLM-5.2性能相当2,同时在推理计算成本上实现了显著优势——相比GLM-5.2节省3至4倍计算资源2。该模型的训练规模庞大,Reflection在10.5K块NVIDIA GB300 GPU上进行了为期4周的强化学习训练,产生了超过1亿次rollouts1。

Reflection已从英伟达、Sequoia Capital和Lightspeed Venture Partners等投资者筹集约47亿美元2,最后一轮融资的估值达250亿美元2。公司今年夏天与SpaceX和Nebius签署的集体协议价值超过70亿美元,确保了至2029年对英伟达GB300芯片的接入权2。Beam将采用Apache 2.0许可证开源,公司计划本月发布模型权重、技术报告、模型卡和开发工具12。


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