Reflection AI · công bố ngày 5 tháng 10 năm 2026
Beam: mô hình trọng số mở được xây dựng để làm được nhiều hơn với ít tài nguyên tính toán hơn
Beam là mô hình trọng số mở đầu tiên của Reflection AI: một mô hình Mixture-of-Experts có 501 tỷ tham số, nhưng chỉ kích hoạt 23 tỷ tham số cho mỗi token. Mô hình hướng đến lập trình, suy luận và các tác vụ tác tử; Reflection cho biết Beam đạt ngang GLM 5.2 trong các bài suy luận khó, đồng thời sử dụng ít hơn từ ba đến bốn lần tài nguyên tính toán khi suy luận.
Tình trạng phát hành hôm nay
Beam được công bố cùng danh sách chờ. Sau đây là những việc bạn có thể và chưa thể làm với Beam ngay lúc này.
API beta (danh sách chờ)
Endpoint Chat Completions tương thích với OpenAI dành cho một số người dùng được cấp quyền truy cập sớm.
Trọng số mở trên Hugging Face
Được hứa hẹn phát hành theo Apache 2.0 vào cuối tháng 10 năm 2026. Hiện chưa có kho lưu trữ công khai.
OpenRouter
Chưa có trong danh mục OpenRouter.
Ollama / LM Studio
Chưa khả dụng. Ngay cả trọng số 4-bit cũng cần khoảng 250 GB bộ nhớ, nên việc sử dụng cục bộ sẽ chỉ phù hợp với các máy trạm cấu hình cao.
Trong một phút
Beam là gì và vì sao mọi người gọi đây là “DeepSeek của phương Tây”
Reflection AI là một phòng nghiên cứu ở New York, được thành lập năm 2024 bởi hai cựu nghiên cứu viên Google DeepMind, Misha Laskin và Ioannis Antonoglou. Beam là mô hình tiên tiến đầu tiên của công ty và là mẫu đầu tiên trong một dòng sản phẩm đã lên kế hoạch.
Trọng tâm là hiệu quả. Beam là một mô hình Mixture-of-Experts thưa: trong số 501 tỷ tham số, chỉ khoảng 23 tỷ tham gia xử lý mỗi token. Nhờ vậy, chi phí vận hành gần với một mô hình cỡ trung, trong khi vẫn khai thác kiến thức của một mô hình rất lớn.
Beam có “trọng số mở”: Reflection cho biết sẽ công bố trọng số theo giấy phép Apache 2.0 vào cuối tháng 10 năm 2026, để mọi người có thể tải xuống, chạy, tinh chỉnh và triển khai mô hình trên phần cứng của riêng mình. Cho đến lúc đó, quyền truy cập được cung cấp qua API beta có danh sách chờ.
Giới đầu tư và báo chí xem Beam như câu trả lời của Mỹ trước các mô hình mở mạnh từ những phòng nghiên cứu Trung Quốc như DeepSeek, Alibaba (Qwen), Z.ai (GLM) và Moonshot AI (Kimi). Reflection có đánh giá thận trọng hơn: biểu đồ của chính công ty cho thấy Kimi K3 vẫn dẫn trước về năng lực tổng thể.
Benchmark
Điểm số của Beam so với các mô hình mở mạnh nhất
Các kết quả được chọn từ thông báo của Reflection. Biểu đồ thể hiện Beam so với GLM 5.2 và Kimi K3 ở những benchmark có công bố điểm số.
SWE-Bench Pro v1
Terminal-Bench v2.1
τ³ banking
MCP Atlas
GPQA Diamond
Humanity's Last Exam (no tools)
Điểm số do nhà cung cấp công bố. Chưa được xác minh độc lập.
Đầy đủ 21 benchmarkTuyên bố về hiệu quả
Ít hơn 3–4× tài nguyên tính toán khi suy luận so với GLM 5.2 trong các bài suy luận khó
Reflection ước tính lượng tính toán theo công thức 2 × số tham số hoạt động × số token được tạo. Với 23B tham số hoạt động và mức phạt độ dài được tích hợp vào quá trình huấn luyện tăng cường, Beam dùng ít FLOPs hơn cho mỗi câu trả lời so với các mô hình mở lớn hơn. Đây là ước tính riêng của công ty dựa trên dữ liệu của Artificial Analysis và DataCurve; ước tính không tính bước tiền xử lý prompt và phần chi phí vận hành, đồng thời chưa được xác minh độc lập.
- 23B tham số hoạt động mỗi token
- Mức độ suy luận có thể tăng hoặc giảm
- Được huấn luyện để tránh các token suy luận không cần thiết
Đối đầu
So sánh Beam
Các trang so sánh song song với mọi benchmark mà cả hai mô hình đã công bố, cùng kích thước, giấy phép và tình trạng cung cấp.
Z.ai (Zhipu AI)
Beam vs GLM 5.2
Moonshot AI
Beam vs Kimi K3
Alibaba (Qwen)
Beam vs Qwen 3.8 Max
DeepSeek
Beam vs DeepSeek V4.1 Flash
Z.ai (Zhipu AI)
Beam vs GLM 5.3
NVIDIA
Beam vs Nemotron 3 Ultra
Thinking Machines Lab
Beam vs Inkling
Mới nhất
Tin tức Beam
Reflection cập nhật bảng benchmark của Beam
Ghi chú ngày October 8 trên bài đăng ra mắt cho biết kết quả của Beam đã được chỉnh sửa.
Beam hiện chưa có trên OpenRouter, Ollama hay Hugging Face
Các lựa chọn phân phối còn hạn chế cho đến khi trọng số được phát hành.
Vì sao Reflection được gọi là “DeepSeek của phương Tây”
Biệt danh này có từ trước Beam, và các bài viết về đợt ra mắt lại nhắc đến nó.
Câu trả lời nhanh
Câu hỏi thường gặp
Reflection Beam là gì?
Beam là một mô hình ngôn ngữ lớn của Reflection AI, được công bố vào October 5, 2026. Đây là mô hình Mixture-of-Experts thưa, có tổng cộng 501 tỷ tham số và 23 tỷ tham số hoạt động trên mỗi token, được xây dựng cho lập trình, suy luận và các tác vụ có tác tử. Đây là mô hình trọng số mở đầu tiên của Reflection.
Đơn vị nào phát triển Beam?
Reflection AI, một phòng nghiên cứu ở New York do Misha Laskin (CEO) và Ioannis Antonoglou thành lập vào năm 2024; cả hai đều từng là nhà nghiên cứu tại Google DeepMind. Các nhà đầu tư của công ty gồm Nvidia, Sequoia và Citigroup.
Beam có phải là mã nguồn mở không?
Beam có trọng số mở. Reflection cho biết sẽ phát hành trọng số theo giấy phép Apache 2.0, cho phép sử dụng thương mại, chỉnh sửa và phân phối lại. Dữ liệu huấn luyện không mở: một phần dữ liệu đến từ các bộ dữ liệu được cấp phép độc quyền.
Khi nào trọng số của Beam được phát hành?
Reflection cho biết sẽ phát hành “later this month”, tức October 2026, cùng với báo cáo kỹ thuật, thẻ mô hình và các công cụ để chạy, đánh giá và tinh chỉnh mô hình. Chưa có ngày cụ thể. Trình theo dõi phát hành của chúng tôi hiển thị trạng thái hiện tại.
Làm thế nào để sử dụng Beam ngay hôm nay?
Đăng ký danh sách chờ cho API beta của Reflection. Người dùng được duyệt sẽ nhận một endpoint tương thích với OpenAI tại https://api.reflection.ai/openai/v1, với mã mô hình Beam-501B-A23B. Khi trọng số được phát hành, bạn cũng có thể tự chạy mô hình hoặc dùng qua các nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ.