Bezpośrednie porównanie

Beam vs GLM 5.2

8:5

Beam wygrywa w 8 z 13 wspólnych benchmarków

Werdykt

To zestawienie Reflection wybrało do głównego twierdzenia i Beam wypada w nim dobrze: wygrywa 8 z 13 wspólnych benchmarków, w tym SWE-Bench Pro v1, MCP Atlas, AutomationBench i IFBench, podczas gdy GLM 5.2 osiąga lepsze wyniki w trudnym rozumowaniu (AIME, HLE, GPQA, CritPt) i nieznacznie wyprzedza Beam w Terminal-Bench. Reflection twierdzi, że Beam osiąga porównywalne wyniki w rozumowaniu przy wykorzystaniu od trzech do czterech razy mniejszych zasobów obliczeniowych podczas inferencji.

Porównanie benchmark po benchmarku

Benchmark	Beam	GLM 5.2	Różnica
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

Wszystkie wyniki pochodzą z ogłoszenia Reflection (aktualizacja z 8 października 2026). Wyniki dla GLM 5.2 podano za Reflection, na podstawie danych Artificial Analysis i DataCurve.

Oba modele

	Beam	GLM 5.2
Deweloper	Reflection AI	Z.ai (Zhipu AI)
Siedziba	Stany Zjednoczone	Chiny
Parametry (łącznie / aktywne)	501B / 23B	753B / 40B
Wagi	Apache 2.0, obiecana na późniejszą część października 2026	MIT
Data premiery	5 października 2026	16 czerwca 2026
Jak uzyskać dostęp	API beta — lista oczekujących; wagi pojawią się później	Hugging Face, Z.ai API, OpenRouter