نقدم Beam، أول نموذج مفتوح الوزن من Reflection. Beam هو نموذج خليط الخبراء المتناثر بإجمالي 501 مليار معلمة و23 مليار نشطة، مبني لأحمال عمل البرمجة والاستدلال والوكيل. تأتي قدرات Beam من استثمارات كبيرة في كل من التدريب المسبق والتعلم المعزز (RL). قمنا بتدريب النموذج مسبقًا على 23.8 تريليون رمز متنوع ومنسق وعالي الجودة من الويب ومجموعات البيانات المرخصة الملكية، مما يطابق أو يتفوق على النماذج الأساسية المفتوحة المتاحة ذات الحجم المماثل. بالتوازي، طورنا الخوارزميات وبيئات التدريب والبنية التحتية اللازمة لدعم التعلم المعزز عالي الحوسبة على نطاق استثنائي.
أنتج تشغيل التعلم المعزز عالي الحوسبة لدينا أكثر من 100 مليون عملية طرح على 10.5 ألف NVIDIA GB300 GPU على مدى 4 أسابيع من التدريب. معًا، أنتجت هذه الجهود أداءً تنافسيًا مفتوح الوزن مع كفاءة حوسبة استدلال رائدة. يخضع Beam حاليًا لاختبارات الفريق الأحمر والتقييمات النهائية. سنصدر الأوزان والتقرير الفني وبطاقة النموذج وقطع المطور في وقت لاحق من هذا الشهر.
يقدم Beam تقدمًا في حدود الوزن المفتوح الغربية وهو تنافسي مع نماذج مفتوحة أكبر مثل GLM 5.2 ويقترب من Qwen 3.8-Max في مهام البرمجة والوكيل. يجمع Beam بين قدرات البرمجة والوكيل واستدلال عالي الكفاءة. على معايير الاستدلال المتقدمة، يحقق نتائج مماثلة لـ GLM-5.2 مع استخدام حوسبة استدلال أقل بـ 3–4 مرات. تترجم هذه النتائج إلى ذكاء أكبر لكل رمز، مما يوفر قدرات نموذجية قوية بتكلفة أقل، مما يجعل Beam نموذج عمل قويًا لأحمال عمل البرمجة والوكيل في المؤسسات.
المصدر: Hacker News · لخّصه HeadlinesBriefing