Confronto diretto

Beam vs GLM 5.2

8:5

Beam vince 8 dei 13 benchmark in comune

Verdetto

Questo è il confronto scelto da Reflection per la sua affermazione principale, e Beam regge il confronto: vince 8 dei 13 benchmark condivisi, tra cui SWE-Bench Pro v1, MCP Atlas, AutomationBench e IFBench, mentre GLM 5.2 è in vantaggio nel ragionamento complesso (AIME, HLE, GPQA, CritPt) e di poco su Terminal-Bench. Reflection afferma che Beam raggiunge punteggi di ragionamento comparabili usando da tre a quattro volte meno risorse di calcolo per l'inferenza.

Confronto benchmark per benchmark

Benchmark	Beam	GLM 5.2	Differenza
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

Tutti i punteggi provengono dall'annuncio di Reflection (revisione dell'8 ottobre 2026). I punteggi di GLM 5.2 sono quelli citati da Reflection, tratti da Artificial Analysis e DataCurve.

I due modelli

	Beam	GLM 5.2
Sviluppatore	Reflection AI	Z.ai (Zhipu AI)
Con sede in	Stati Uniti	Cina
Parametri (totali / attivi)	501B / 23B	753B / 40B
Pesi	Apache 2.0, promesso per la fine di ottobre 2026	MIT
Data di rilascio	5 ottobre 2026	16 giugno 2026
Come accedere	API beta con lista d'attesa; i pesi arriveranno	Hugging Face, Z.ai API, OpenRouter