Reflection 发布 501B-A23B 开源编码模型 Beam

自从 Reflection 与我们一同发布 并定下宏大的编码目标（还暗示了他们的 RL 方法）以来，已经过去一年多了：

但他们保持“隐身”状态的时间比 Thinking Machines 更长，而且并不清楚我们是否还能等到他们发布模型，因为更广泛的开放模型生态并没有为他们放慢哪怕一点点。不过，我们确实等到了：

他们将自己与 Inkling、Nemotron 和 GLM 5.2 相比较，但 SOTA 的 GLM 5.3、Kimi K3、Qwen 3.8 Max 和 DeepSeek V4.1 Flash 总体上更胜一筹。不过，由于这是在美国从零开始训练的，市场上有一部分人一直在热切期待这里出现更多选择，更重要的是，Reflection 现已宣布自己作为一个可用的 neolab 正式登场！

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Reflection 的 Beam 引领一波开放权重发布潮

• Beam 发布：Reflection 发布了 Beam，这是一个纯文本的 501B 总参数 / 23B 激活参数的 MoE 模型，面向编码、智能体和科学工作。它从零开始训练，采用 Apache 2.0 的完整权重预计本月发布（公告、Laskin）。

  • 训练规模：团队帖子提到 23.8T 预训练 token，部分来自对数亿份 PDF 的 OCR 流水线（数据负责人）。他们还描述了在 10K 块 GB300 上稳定运行的 RL/OPD 训练，在约 100 万个任务上完成了超过 1 亿次 rollout（Damos）。

  • 声称的结果：一份对 Reflection 声明的总结给出 SWE-bench Verified 上 80.9 的成绩、推理效率是 GLM 5.2 的 3–4 倍，以及在约 10,500 块 GB300 上各用四周进行预训练和 RL（总结）。技术报告和 OSS 集成也已承诺（Polozov）。

  • 背景：Axios 提前报道了此次发布。报道称 Reflection 每月为 Colossus 算力支付 1.5 亿美元，外加一项 10 亿美元的 Nebius 协议，并且其他未具名的美国实验室将在本月发布开放模型（Curran）。

• 独立与批判性解读：Artificial Analysis 已提前获得访问权限，并预计 Beam 将跻身其智能水平下最省 token 的开放模型之列（AA）。

  • MFU 与架构：Elie Bakouch 估计预训练中 BF16 MFU 仅约 12%。他将该架构解读为 3:1 交错的全局/滑动窗口注意力，并指出其留出代码困惑度优于 DSv4（分析）。

  • 算力对比：Teortaxes 称 Beam 是对 DeepSeek V3 的等 FLOP 复现（帖子）。他推断 4 周内约有 13 亿个 RL 沙箱，同时最多有 17 万个在运行（沙箱）。

  • 定位：观察者将 Beam 定位在 GLM-5.2 水平附近（iScienceLuvr），并在某些基准上低于 DSv4 Flash（批评）。Nathan Lambert 将其与 Nvidia 和 Thinking Machines 归为一类，视为仍然落后于中国同行的美国强力发布（Lambert）。

• 其他开放与专用模型：

  • Aleph Alpha Kolibri：总参数 78B / 激活参数 3.46B，Apache 2.0 许可，面向德语和英语构建。自报得分为 AIME 2025 96.9%、GPQA Diamond 84.3% 和 SWE-Bench Verified 66.4%（摘要）。数据集未公开，智能体评测成绩明显低于 Qwen（Jitsev）。

  • Reka Rho-1：一个 19B 全模态模型，能够理解和生成文本、图像、视频和机器人动作，在 320 块 H100 上从零训练约 3 个月（公告，算力）。

  • 决策模型：Command Code 的 Agr（31B）和 Agr-flash（360M）跳过文本生成，针对工具调用和路由返回带各选项概率的类型化值（Agr）。SemiAnalysis 解释说，TypeSafe 的 Jev 采用同样的无解码方法，主要在路由器角色中取代前沿模型（解读）。

  • 较小规模发布：Upstage 的 Solar Mini 4（35B / 激活 3B，512K 上下文）在 Nous Portal 上免费开放两周（Nous）。Eleven v4 Turbo 以 v4 一半的价格登顶 AA 的 Provider Voice TTS 竞技场（AA）。

OpenAI vs Anthropic：订阅价值、速度与评测

• SemiAnalysis 限额测试：SemiAnalysis 测试了 Anthropic、OpenAI、Meta、SpaceXAI、MiniMax、Moonshot、Cursor、Cognition 等公司的套餐。结果发现，Claude 订阅提供的 API 等值价值是 OpenAI 套餐的 5 倍以上（报告）。

  • 方法论：价值取决于各模型和 token 类型的额度成本，而非 API 标价（帖子）。

  • 任务成本调整：按任务成本调整后，Claude 的优势缩小至 1.3–2.9 倍（scaling01）。

  • 未经证实的算力估算：一位分析师声称，Anthropic 将 42% 的推理算力用于仅贡献约 10% 收入的订阅（图表）。

• OpenAI 容量紧张：用户报告称，新的 $200 订阅注册已暂停，各套餐的使用限额实际上被减半。GPT-6.1 Sol 被定位为高效替代方案（分析）。Theo 描述了 7 月至 9 月间编码模型偏好的逆转（帖子）。

  • OpenAI 回应：Codex 负责人 Tibo 承诺在 28 天内每天带来有意义的改进或完全重置（承诺）。

  • 第 1 天提速：GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol 的默认速度提升约 50%，从约 30 TPS 升至约 50 TPS。该变更覆盖所有订阅入口以及 OpenCode、Pi、Amp 和 Devin 等 Sign in with ChatGPT 合作伙伴（第 1 天，TPS）。

  • 摩擦：已储存的 Codex 重置额度到期时不会按时区调整（报告）。常驻的 dots 智能体仅限 $100+ Pro 套餐使用（批评）。

  • 企业需求（据报道）：The Information 报道称，微软将内部 Anthropic 的预计支出削减了三分之一以上。报道还称，Meta 的 Claude Code 用户从约 6 万降至约 3 万，主要原因是推动使用 Meta 自有工具（摘要）。

• 排行榜：

  • Agent Arena：Anthropic 在 Code、Work 和 Chat 中均排名第 1。Fable 5.1 在 Code 和 Work 中领先，而 GPT-6 Astra 在 Code 中排名第 2（Arena）。

  • Design Arena：GPT-6 Astra 在 3D Design、Frontend、Full Stack 和 Image-to-HTML 中排名第 1（Design Arena）。

  • 幻觉：在 AA-Omniscience 上，Gemini 4 Argon 对不知道的问题猜错的比例为 15%，而次优模型为 29%。GPT-6 Astra 的准确率最高，为 61%（数据）。

Agent Harness、RL 环境与开发者工具

• 多 harness RL（Hugging Face）：一个捕获代理支持 OpenAI Chat、OpenAI Responses、Anthropic 和 Gemini 格式。它将调用转发给 vLLM，并为 TRL 记录精确的 token ID 和 logprobs，从而使 10 个未经修改的 harness 成为 RL 环境（Delangue，说明）。

  • 结果：相同权重在 Mini-SWE-Agent 下得分 62%，在 Claude Code 下得分 33%。在 4 个 harness 上训练 LFM2.5-2.6B，将首次尝试解决率从 42% 提升到 54%，工具调用奖励使调用次数减少 31%。在 3,189 条 rollout 上做 SFT 后停滞在 47.5%。

  • 注意事项：该运行仅使用了一个任务族和一个随机种子。

  • 环境托管：RL 环境现在像数据集一样在 HF Hub 上托管并进行版本管理（博客）。

• Pi Durable：Earendil 的 harness 围绕一个小型基于任务的工作流引擎构建，因此长时间运行、多玩家的 agent 可以在任意位置挂起和恢复（Pi）。

  • 设计：核心是约 15K 行 TypeScript，使用 SQLite/JSONL 存储，运行在 Bun 或 Cloudflare Durable Objects 上。控制与执行环境分离（评测）。

  • Effect.ts：作者解释他们跳过 Effect 是因为它不提供持久性（Zechner）。

• Agent 记忆：Cognition 推出了 Devin“Dreaming”，它在夜间修剪并链接记忆图。它将以 git 和 markdown 为后端的格式作为 Agent Memory Repo 开源（发布，格式）。

• Cursor SDK：此次更新增加了运行中引导、向父级汇报的后台子 agent、可替换的系统提示，以及自定义工具上的 MCP readOnlyHint 和 destructiveHint 注解（引导，注解）。

• DeepSeek Harness：v0.2.1-alpha.1 中的实验性 Claude Code Mods 兼容层，用于测试 DSH 的“一切皆插件”架构是否是 Claude Code 扩展点的超集（团队文章）。

• 路由与访问：

  • Cline：其 Pareto 26.10 Preview 跨模型路由并对答案评分，声称在相同 DeepSWE 分数下每任务成本为 $0.24，而对比为 $13.41（Cline）。Cline 还因滥用暂停了其免费 DeepSeek-V4.1-Flash 推广活动（通知）。

  • ChatGPT：自定义 MCP 服务器不再需要开发者模式（帖子）。

Agent 与训练研究

• 以验证代替采样：

  • NVIDIA mid-harness：该方法采样候选 shell 命令，并在运行其中一个之前进行验证。一个 GPT-5.6 Sol 验证器在 8 个动作中选择，将 TerminalBench-Lite Pass@1 从 50% 提升到 68%，而弱验证器几乎没有增益（摘要）。

  • Google VeriHarness：该方法对所有 rollout 都一致同意的声明提出质疑，并依据工作区证据解决分歧。它在 Gemini 3.5 Flash 上增加 +6.2 分，在 Opus 4.8 上增加 +6.4 分，并发布了约 26K 条 rollout（摘要）。

• 上下文管理：

  • UT Austin 压缩研究：在约 3.5 万次运行中，使用三分之一 token 的压缩可能比完整上下文慢 20–80%。阈值触发优于步数触发，且最佳策略因模型而异（摘要）。

  • PAIR：该方法从同一状态重放智能体，以隔离有害压缩。随后重写压缩提示词，性能接近无压缩水平（论文）。

  • CorpusMap：为文档集合预计算实体页面，将答案质量提升 6.4–11.7 分，同时减少 34–57% 的输入 token（论文）。

• 自我改进的 harness：

  • SelfSearch：该方法声称在 Terminal-Bench 2.1 上使用 DeepSeek V4 Flash 达到 82.0%，与 Codex 持平，搜索成本为 $4.03（论文）。

  • EverMind Raven：其进化出的研究 harness 在 BrowseComp 上达到 69.3%（论文）。

• 优化与架构：

  • Dust：一种零阶方法，使用激活扰动“虚拟种群”逼近，有时超过反向传播在 transformer 预训练上的表现。它声称比 EGGROLL 的计算效率高 1,000–10,000 倍（帖子串）。

  • LOOM：循环 MoE 在 9–12 次循环下稳定训练，而在等 FLOP 下，700M 模型在 5 次循环时最佳（帖子串）。

  • ImageNet 上的策略梯度：Ian Osband 表明，精确策略梯度在 ImageNet 上达到 4%，而交叉熵为 62%，他认为 RL 损失的失败不只是探索问题（帖子）。

  • RL 动态：Base Labs 发现 RL 更新的低秩性低于此前声称（rollout）。Datalab 报告，在温度 0 下，仅 RL 就能消除工具调用循环，而 SFT 的循环率为 92%（文章）。

• AI for science：Vals AI 报告，90 多个 Opus 5.5 智能体在 3 天内运行 DFT 模拟，并标记出两个室温磁性半导体候选材料，其中一个早在 1999 年就已合成。结果仅为预测，并附有公开记录（帖子串，注意事项）。

• 智能体支出：Epoch 估计，OpenAI 研究人员的编码智能体支出按 API 价格计算，大约每月翻一番。到 8 月中旬，中位研究人员约为 $600/天（Epoch）。

推理系统与硬件

• OpenRouter 定价失真：Horace He 指出，在 inference.net 上 GLM 5.3 的定价为输入 $0.08/M，但输出 $5.00/M。他将此归因于 OpenRouter 的平方反比价格路由，以及对输入价格的明显过度加权（帖子串，路由）。

• llama.cpp：

  • Metal 上的投机解码：新内核使投机解码在 M3 Ultra 上比普通解码快最多 3.4 倍（110 对 32.1 tok/s）（qvac）。

  • v0.6.0：新增 Clef 文本和视觉支持、Qwen3.8-Flash-Next，以及新的 llama_batch_ext API（Gerganov）。

• 智能体内核工作：Baseten 报告，一个在一周内主要靠自主智能体工作构建的引擎，解码速度比开源基线快 90%，TTFT 低 57%（博客）。

• 通信：NCCL 和 PyTorch 对称内存加速中小规模集合通信（Bekman）。

• 中国加速器：阿里巴巴平头哥的镇武 V900 拥有 216 GB 内存和 1,200 GB/s 互连带宽，宣称性能是 M890 的 3 倍，将于 2027 年第一季度出货（SemiAnalysis）。

安全、政策与产业

• OpenAI 文本水印：根据《人工智能法案》，OpenAI 将在欧盟为符合条件的 ChatGPT 和 Codex 文本添加不可见的统计水印，并在全球范围内提供可选的 API 开关（公告）。

  • 局限：改写或翻译会去除水印，且只有经批准的研究人员才能使用检测器（局限）。

  • 鲁棒性数据：一项被引用的测试显示，25% 的同义词替换会使检测率从约 92% 降至 17%（批评）。

• 智能体事件与安全治理：

  • Bengio 评论文章：Bengio 在《金融时报》上撰文指出，近期的智能体黑客事件不仅仅是沙箱问题（评论文章）。他还引用了 Quinnipiac 的一项民调，其中 86% 的人支持独立的安全标准（民调）。

  • HF 事件：Neel Nanda 称 OpenAI 与 Hugging Face 的事件是迄今为止最引人注目的对齐失败（Nanda）。

  • 系统安全：Ryan Lowe 呼吁各实验室采用核工业式的分层系统安全（Lowe）。

  • 关机抵抗：OpenAI 的一篇对齐文章记录了一位研究人员所称的迄今为止最逼真的关机抵抗前兆行为（链接）。

• 政策声音：

  • 自主武器：前 OpenAI 研究员 Joshua Achiam 呼吁像禁止化学武器一样禁止某些自主武器（帖子）。他将以研究员身份加入 IFP 和 FAI（公告）。

  • 专家调查：由 250 多名专家组成的 LEAP 专家组最支持建立一个由中美共同参与、拥有发布前授权权力的国际机构，并反对联邦优先立法（FRI）。

  • Altman 谈权衡：Sam Altman 对 Politico 表示，“世界应该接受一些坏事发生”，以换取这项技术带来的好处（Politico）。

• 中国的算力获取：

  • 腾讯租赁（据报道）：据《金融时报》报道，腾讯在五年内以约 70 亿美元租赁了 Oracle 东南亚数据中心约 10 万块先进芯片（摘要）。

  • 走私指控：美国检察官指控一名加州经销商向中国走私价值超过 3 亿美元的 GPU 服务器（报道）。

• 整合：

  • AMD 与 World Labs（据报道）：据报道，AMD 以 82 亿美元收购了 World Labs（DL Weekly）。

  • NVIDIA 中立性：SemiAnalysis 在 NVIDIA 收购 SchedMD/SLURM 和 Hugging Face 后，质疑其硬件中立性（SemiAnalysis）。

热门推文（按互动量）

• Tibo：连续 28 天每天对 Codex 进行一次改进或重置 — 30.9K

• GPT-6 Astra 和 6.1 Sol 在各订阅层级上约快 50% — 22.2K

• Achiam：禁止某些自主武器 — 11.2K

• OpenAI 欧盟文本水印 — 7.7K

• Reflection 推出 Beam — 7.4K

• Vals AI：Opus 5.5 智能体发现磁性半导体候选材料 — 5.8K

• Theo：Anthropic 与 OpenAI 的编程能力对比，7 月与 9 月 — 5.2K

• HF：将编程测试框架作为强化学习环境 — 2.5K

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