إجابات عن أسئلة Beam

Beam هو نموذج لغوي كبير من Reflection AI، أُعلن عنه في October 5, 2026. وهو نموذج مزيج خبراء متناثر يضم 501 مليار معامل إجمالًا، و23 مليار معامل نشط لكل رمز، ومصمم للبرمجة والاستدلال والعمل القائم على الوكلاء. وهو أول نموذج مفتوح الأوزان من Reflection.

Reflection AI، مختبر في نيويورك أسسه عام 2024 كل من Misha Laskin (الرئيس التنفيذي) وIoannis Antonoglou، وهما باحثان سابقان في Google DeepMind. ومن بين مستثمريه Nvidia وSequoia وCitigroup.

Beam مفتوح الأوزان. وتقول Reflection إنها ستصدر الأوزان بموجب ترخيص Apache 2.0، الذي يتيح الاستخدام التجاري والتعديل وإعادة التوزيع. أما بيانات التدريب فليست مفتوحة؛ إذ يأتي جزء منها من مجموعات بيانات مرخّصة مملوكة.

تقول Reflection إنها ستصدرها «لاحقًا هذا الشهر»، أي في October 2026، إلى جانب تقرير تقني وبطاقة للنموذج وأدوات لتشغيله وتقييمه وضبطه الدقيق. ولم يُعلن عن موعد محدد. يعرض متتبّع الإصدارات لدينا الحالة الراهنة.

انضم إلى قائمة الانتظار للحصول على واجهة API التجريبية من Reflection. يحصل المستخدمون المقبولون على نقطة نهاية متوافقة مع OpenAI على https://api.reflection.ai/openai/v1، ومعرّف النموذج Beam-501B-A23B. وبعد صدور الأوزان، ستتمكن أيضًا من تشغيله بنفسك أو عبر مزوّدي الاستضافة.

يمكن تنزيل الأوزان واستخدامها مجانًا بموجب Apache 2.0. لكن تشغيل نموذج بحجم 501B ليس مجانيًا؛ إذ ستدفع مقابل وحدات GPU أو لمزوّد الاستضافة. ولم تنشر Reflection أسعار واجهة API الخاصة بها.

لم تُعلن المتطلبات الرسمية بعد. وبحسب تقديرنا، تشغل الأوزان وحدها نحو 1 TB بتنسيق BF16، ونحو 500 GB بتنسيق FP8، ونحو 250 GB عند 4-bit، إضافةً إلى الذاكرة اللازمة لذاكرة KV المؤقتة. وهذا يعني الحاجة إلى خادم متعدد وحدات GPU؛ فلن يعمل على حاسوب محمول عادي أو وحدة GPU واحدة مخصصة للمستهلكين.

ليس وفق معظم النتائج المنشورة. مقارنةً بـ DeepSeek V4.1 Flash، يتفوق Beam في CritPt ومؤشر AA Omniscience، لكنه يتأخر في المعايير المشتركة السبعة الأخرى، بما فيها Terminal-Bench وDeepSWE وHLE وAutomationBench. وتتمثل حجة Reflection في الكفاءة وتوفير نموذج مفتوح مقره الولايات المتحدة، لا في التفوق على الجميع.

لا. يبيّن الجدول الذي نشرته Reflection أن Kimi K3 يتقدم في 13 من أصل 14 معيارًا أبلغ عنها النموذجان، ولا يتقدم Beam إلا في τ³ banking (38.0 مقابل 37.1). وتقول Reflection إن ميزة Beam على نماذج مثل Kimi K3 هي كفاءة الاستدلال.

هندسة البرمجيات والبرمجة القائمة على الوكلاء. يسجل 80.9 في SWE-Bench Verified، و78.0 في SWE-Bench Multilingual، و80.1 في Terminal-Bench v2.1، ويمكنه استخدام الأدوات وتصفح الويب واستدعاء خدمات أخرى في مهام طويلة متعددة الخطوات.

لا. Beam مخصص للنصوص فقط. ولا يمكنه التعامل مع أنواع البيانات الأخرى إلا بعد تحويلها إلى نص، مثلاً عبر OCR.

تذكر واجهة API التجريبية 256K رمزًا، مع إمكانية إخراج ما يصل إلى 128K رمزًا، وتشير Reflection إلى أن ذلك قد يتغير خلال الفترة التجريبية. ويذكر الإعلان أن التدريب الوسيط وسّع السياق الفعلي إلى 1 مليون رمز.

أفادت The Wall Street Journal في مارس 2026 بأن بعض المستثمرين استخدموا هذه العبارة. مثل DeepSeek، تركز Reflection على نماذج فعالة ومُتاحة للجميع؛ وعلى خلاف DeepSeek، فهي شركة أمريكية، وهذا مهم للمشترين الذين يفضلون عدم الاعتماد على نماذج صينية.

ليس بعد، حتى التاريخ المذكور أعلى متتبع الإصدارات. تخطط Reflection لإطلاق الأوزان المفتوحة عبر شركاء التوزيع، مع تكاملات لمكتبات مفتوحة المصدر.

لا. ReflectionBeam دليل مستقل. ولا نتبع Reflection AI. ونضع روابط إلى المصادر الرسمية لكل رقم ننشره.