Giải đáp thắc mắc về Beam

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.

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 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.

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.

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.

Bạn có thể tải xuống và sử dụng trọng số miễn phí theo giấy phép Apache 2.0. Tuy vậy, việc chạy mô hình 501B không miễn phí: bạn phải trả tiền cho GPU hoặc nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ. Reflection chưa công bố giá API.

Hiện chưa có yêu cầu chính thức. Theo ước tính của chúng tôi, riêng trọng số chiếm khoảng 1 TB ở định dạng BF16, khoảng 500 GB ở FP8 và khoảng 250 GB ở mức 4-bit, chưa tính bộ nhớ cho KV cache. Điều đó có nghĩa là cần một máy chủ đa GPU; mô hình sẽ không chạy được trên máy tính xách tay thông thường hoặc một GPU phổ thông.

Không, xét theo phần lớn số liệu đã công bố. So với DeepSeek V4.1 Flash, Beam vượt trội trên CritPt và chỉ số AA Omniscience nhưng kém hơn ở bảy benchmark còn lại có thể so sánh, bao gồm Terminal-Bench, DeepSWE, HLE và AutomationBench. Điểm nhấn của Reflection là hiệu quả và một mô hình mở của Mỹ, chứ không phải chiến thắng áp đảo ở mọi mặt.

Không. Bảng số liệu của chính Reflection cho thấy Kimi K3 dẫn trước ở 13 trong số 14 benchmark mà cả hai mô hình cùng báo cáo; Beam chỉ dẫn trước ở τ³ banking (38.0 so với 37.1). Reflection cho biết lợi thế của Beam so với các mô hình như Kimi K3 là hiệu quả suy luận.

Kỹ thuật phần mềm và lập trình có tác tử. Mô hình đạt 80.9 trên SWE-Bench Verified, 78.0 trên SWE-Bench Multilingual và 80.1 trên Terminal-Bench v2.1; đồng thời có thể dùng công cụ, duyệt web và gọi các dịch vụ khác trong những tác vụ dài gồm nhiều bước.

Không. Beam chỉ xử lý văn bản. Beam chỉ có thể làm việc với các loại dữ liệu khác khi chúng được chuyển thành văn bản, chẳng hạn như qua OCR.

API beta liệt kê 256K token, với tối đa 128K token đầu ra; Reflection lưu ý rằng các con số này có thể thay đổi trong giai đoạn beta. Thông báo của Reflection cho biết quá trình midtraining đã mở rộng ngữ cảnh hiệu dụng lên 1 triệu token.

The Wall Street Journal đưa tin vào tháng 3 năm 2026 rằng một số nhà đầu tư đã dùng cụm từ này. Giống như DeepSeek, Reflection tập trung vào các mô hình hiệu quả, được phát hành công khai; khác với DeepSeek, đây là một công ty Mỹ, điều này quan trọng với những khách hàng không muốn phụ thuộc vào các mô hình Trung Quốc.

Chưa, tính đến ngày ghi ở đầu trang theo dõi bản phát hành của chúng tôi. Reflection dự định ra mắt trọng số mở cùng các đối tác phân phối và tích hợp với thư viện mã nguồn mở.

Không. ReflectionBeam là một hướng dẫn độc lập. Chúng tôi không liên kết với Reflection AI. Chúng tôi dẫn liên kết đến các nguồn chính thức cho mọi số liệu được công bố.