مواجهة مباشرة

Beam vs GLM 5.2

8:5

يتفوّق Beam في 8 من أصل 13 من المعايير المشتركة

الخلاصة

هذه هي المقارنة التي اختارتها Reflection لتكون محور ادعائها الرئيسي، ويصمد Beam أمامها: يتفوّق في 8 من أصل 13 معيارًا مشتركًا، بما فيها SWE-Bench Pro v1 وMCP Atlas وAutomationBench وIFBench، بينما يتقدم GLM 5.2 في الاستدلال الصعب (AIME وHLE وGPQA وCritPt) وبفارق ضئيل في Terminal-Bench. تقول Reflection إن Beam يحقق درجات استدلال مماثلة باستخدام حوسبة استدلال أقل بثلاث إلى أربع مرات.

مقارنة معيارًا بمعيار

المعيار	Beam	GLM 5.2	الفارق
DeepSWE v1.1	44.4	44.0	‎+0.4
SWE-Bench Pro v1	65.5	62.1	‎+3.4
Terminal-Bench v2.1	80.1	81.0	‎-0.9
AIME 2026	97.8	99.2	‎-1.4
Humanity's Last Exam (no tools)	36.2	40.5	‎-4.3
CritPt (AA)	16.3	20.9	‎-4.6
GPQA Diamond	90.5	91.2	‎-0.7
AutomationBench (public)	37.0	26.2	‎+10.8
MCP Atlas	78.7	77.8	‎+0.9
τ³ banking	38.0	37.1	‎+0.9
AA-LCR (long context)	79.3	78.3	‎+1.0
LongBench v2	65.5	64.0	‎+1.5
IFBench	79.7	73.3	‎+6.4

جميع الدرجات مأخوذة من إعلان Reflection (مراجعة 8 أكتوبر 2026). أما درجات GLM 5.2 فهي كما أوردتها Reflection نقلًا عن Artificial Analysis وDataCurve.

النموذجان

	Beam	GLM 5.2
المطوّر	Reflection AI	Z.ai (Zhipu AI)
المقر	الولايات المتحدة	الصين
عدد المعلمات (الإجمالي / النشط)	501B / 23B	753B / 40B
الأوزان	Apache 2.0، مع التعهّد بإتاحته لاحقًا في أكتوبر 2026	MIT
تاريخ الإصدار	5 أكتوبر 2026	16 يونيو 2026
طريقة الوصول	واجهة API تجريبية بقائمة انتظار؛ الأوزان قادمة	Hugging Face, Z.ai API, OpenRouter