Bire bir karşılaştırma

Beam vs Qwen 3.8 Max

0:13

Beam, ortak kıyaslamaların 13 tanesinden 0 tanesini kazanıyor

Sonuç

Qwen 3.8 Max, ortak 13 benchmark'ın tamamında önde; ancak bazı farklar küçük (GPQA 92.6'ya karşı 90.5, AA-LCR 80.3'e karşı 79.3, LongBench 66.3'e karşı 65.5). Qwen 3.8 Max, token başına 95 milyar etkin parametre kullanan, 2.4 trilyon parametreli bir model. Bu, Beam'in etkin boyutunun yaklaşık dört katı ve Reflection'ın işaret ettiği hesaplama farkı da bu.

Kıyaslama bazında

Kıyaslama	Beam	Qwen 3.8 Max	Fark
DeepSWE v1.1	44,4	51,0	-6,6
SWE-Bench Pro v1	65,5	67,7	-2,2
Terminal-Bench v2.1	80,1	86,6	-6,5
Humanity's Last Exam (no tools)	36,2	43,6	-7,4
SciCode	49,7	52,1	-2,4
CritPt (AA)	16,3	20,0	-3,7
GPQA Diamond	90,5	92,6	-2,1
AutomationBench (public)	37,0	39,8	-2,8
MCP Atlas	78,7	84,5	-5,8
τ³ banking	38,0	55,2	-17,2
AA-LCR (long context)	79,3	80,3	-1,0
LongBench v2	65,5	66,3	-0,8
IFBench	79,7	82,8	-3,1

Tüm puanlar Reflection'ın duyurusundan (8 Ekim 2026 tarihli revizyon) alınmıştır. Qwen 3.8 Max puanları, Reflection'ın Artificial Analysis ve DataCurve'den aktardığı puanlardır.

İki model

	Beam	Qwen 3.8 Max
Geliştirici	Reflection AI	Alibaba (Qwen)
Merkez	Amerika Birleşik Devletleri	Çin
Parametreler (toplam / etkin)	501B / 23B	2.4T / 95B
Ağırlıklar	Apache 2.0, Ekim 2026'nın ilerleyen günlerinde sunulacağı vaat edildi	Qwen3.8-Max License (custom)
Yayınlandı	5 Ekim 2026	3 Ağustos 2026
Nasıl erişilir	Bekleme listeli beta API; ağırlıklar yakında	Hugging Face, Alibaba Cloud Model Studio, OpenRouter