Лобовое сравнение

Beam vs GLM 5.2

8:5

Beam лидирует в 8 из 13 общих бенчмарков

Итог

Именно это сравнение Reflection выбрала для главного заявления, и Beam не подводит: он побеждает в 8 из 13 общих бенчмарков, включая SWE-Bench Pro v1, MCP Atlas, AutomationBench и IFBench, тогда как GLM 5.2 опережает его в сложных задачах на рассуждение (AIME, HLE, GPQA, CritPt) и немного — в Terminal-Bench. По словам Reflection, Beam достигает сопоставимых результатов в задачах на рассуждение, используя в три-четыре раза меньше вычислительных ресурсов для инференса.

Сравнение по каждому бенчмарку

Бенчмарк	Beam	GLM 5.2	Разница
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

Все результаты взяты из анонса Reflection (редакция от 8 октября 2026 года). Результаты для GLM 5.2 приведены по данным Reflection, со ссылкой на Artificial Analysis и DataCurve.

Две модели

	Beam	GLM 5.2
Разработчик	Reflection AI	Z.ai (Zhipu AI)
Базируется в	США	Китай
Параметры (всего / активных)	501B / 23B	753B / 40B
Веса	Apache 2.0, обещана на более поздний срок в октябре 2026 года	MIT
Дата выпуска	5 октября 2026 г.	16 июня 2026 г.
Как получить доступ	Бета-API с листом ожидания; веса появятся позже	Hugging Face, Z.ai API, OpenRouter