Reflection تتيح أوزان Beam المفتوحة بموجب ترخيص Apache 2.0

أصدرت Reflection أوزان Beam، أول نموذج لها بأوزان مفتوحة، على Hugging Face بموجب ترخيص Apache 2.0 في 16 أكتوبر 2026، وأتاحت Baseten نموذج مزيج الخبراء ذي 501 مليار مُعامل على منصتها مع دعم منذ اليوم الأول عبر Model APIs وDedicated Inference.

قدّمت Reflection نموذج Beam للمرة الأولى في 5 أكتوبر 2026، بينما كان النموذج يخضع للمرحلة النهائية من اختبارات الفريق الأحمر والتقييمات، مع قصر الوصول المبكر على قائمة انتظار، ووعد بإتاحة الأوزان في وقت لاحق من الشهر. وقالت الشركة إنها درّبت Beam مسبقًا على 23.8 تريليون وحدة نصية، ثم حسّنته عبر عملية تعلّم معزز أنتجت أكثر من 100 مليون جولة تنفيذ على 10.5 آلاف من وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA GB300 على مدى أربعة أسابيع.

الأوزان والوثائق وإتاحة المنصة

أوضحت Reflection في إعلان الإتاحة أن الإصدار يتضمن بطاقة نموذج تضم النتائج المعيارية النهائية، وتقريرًا تقنيًا عن سلامة Beam يغطي منهجية السلامة والتقييمات الخاصة بالنموذج بالكامل. ووصفت الشركة الإطلاق في إعلان الإتاحة بأنه منظومة تضم أكثر من 40 شريكًا وتكاملًا، وتشكل ما تسميه «نظام تشغيل مفتوحًا للوكلاء»، يكون النموذج فيه بمثابة النواة، بينما تظل عمليات التكامل المرجعية للأنظمة الوكيلة وحاويات النشر وتكاملات الاستدلال ومسارات التخصيص مفتوحة فوق طبقة البنية التحتية.

كما أطلقت Reflection إصدارًا تجريبيًا عامًا من واجهة API التابعة لها مباشرةً على platform.reflection.ai، وقالت إن البدء باستخدامها مجاني. وتشمل منصات الإطلاق التي ذكرتها الشركة Amazon Web Services وBaseten وCloudflare وCoreWeave وDatabricks وFireworks AI وGoogle Cloud وLM Studio وMicrosoft Azure وModal وNebius وNVIDIA NIMs وOllama وOpenRouter وOracle وTogether AI وVercel وWeights & Biases، وغيرها. أما في البيئات المحلية والسيادية والمعزولة عن الشبكات، فتتيح Dell وHPE استخدام Beam خلف جدار الحماية.

تنسيقات الدقة ودعم أطر العمل

أصدرت Reflection الأوزان بتنسيقات الدقة BF16 وFP8 وNVFP4، إلى جانب نموذج صياغة للتفكيك التخميني. وقالت الشركة إنها تعاونت مع شركائها لتحسين إعدادات تقديم النموذج وتطوير نوى مدمجة لتقليل زمن الاستجابة وزيادة معدل الإنتاجية. وأضافت أن هذه الخطوات تقلل متطلبات الذاكرة وتسرّع توليد الوحدات النصية فورًا، دون الحاجة إلى إعدادات إضافية.

يحظى Beam بدعم أصيل منذ اليوم الأول في Transformers من Hugging Face، وvLLM من Inferact، وSGLang من RadixArk، وUnsloth، وAxolotl، وTokenSpeed من LightSeek Foundation، وDynamo من NVIDIA. وقالت Reflection إن المطورين يستطيعون تنزيل النموذج واستضافته ذاتيًا، وتقييمه، وتخصيصه لمجالاتهم، وربطه بأنظمة الوكلاء عبر Reflection وشركائها.

الدعم منذ اليوم الأول والأسعار على Baseten

أعلنت Baseten توفير الدعم لـBeam منذ اليوم الأول في 16 أكتوبر 2026، وأتاحته عبر Baseten Model APIs وDedicated Inference. ويصف مكتبة النماذج لدى Baseten نموذج Beam بأنه نموذج نصي فقط طورته Reflection بموجب ترخيص Apache 2.0، وتحدد أسعار Model API لكل مليون وحدة نصية على النحو الآتي: 1.30 دولار أمريكي للإدخال، و4.30 دولار أمريكي لإدخال الذاكرة المؤقتة، و0.13 دولار أمريكي للإخراج.

Beam محوّل تكراري يقبل مدخلات نصية ويولّد مخرجات نصية. وتضم بنية مزيج الخبراء فيه 501 مليار مُعامل إجمالًا، منها 23 مليار مُعامل نشط لكل وحدة نصية، مع نافذة سياق تصل إلى مليون وحدة نصية.

تشير نتائج معايير الأداء المستمدة من تقييمات Reflection، والتي أوردها منشور الإطلاق لدى Baseten، إلى أن Beam حقق 90.5% في GPQA Diamond، الذي يقيس الاستدلال العلمي بمستوى الدراسات العليا؛ و80.9% في SWE-bench Verified، الذي يقيس القدرة على حل مشكلات برمجية حقيقية؛ و97.8% في رياضيات مسابقة AIME 2026؛ و80.1% في Terminal-Bench 2.1، المخصص لإنجاز المهام في بيئة سطر الأوامر؛ و78.7% في MCP Atlas، لاستخدام أدوات العالم الحقيقي عبر خوادم MCP. وقالت Baseten إن Reflection درّبت Beam على حل مهام البرمجة والمهام الوكيلة باستخدام عدد أقل من الوحدات النصية، إذ أتاحت جولات التعلّم المعزز الأطول للنموذج التدرب على مسائل متعددة الخطوات، مع تطبيق عقوبة على طول المخرجات أثناء التدريب للحد من الوحدات النصية غير الضرورية. ويمكن للمستخدمين ضبط معامل جهد الاستدلال في Beam: فالإعدادات المنخفضة تفضّل الردود الأقصر، بينما تتيح الإعدادات الأعلى مزيدًا من الاستدلال في المهام الصعبة.

Mirror CLI والتخصيص

كما أتاحت Reflection شفرة Mirror CLI، وهو إطار لتشغيل وكيل طرفي دُرّب بالتوازي مع Beam. ويجمع Mirror بين واجهة أمامية بلغة Python تشمل المطالبات والمهارات وأدوات المطورين، ونواة وكيل بلغة Rust تشغّل النموذج، كما يدعم استئناف المحادثات، وتشغيل وكلاء متوازيين في أشجار عمل منفصلة، وتعليمات المشاريع، واتصالات MCP، والإضافات المكتوبة بلغة Python. وقالت Reflection إنها أنشأت Mirror في البداية للاستخدام الهندسي الداخلي، مع توفير مساحات عمل معزولة وجلسات تعمل في الخلفية وتكاملات مع Slack وLinear وGitHub، قبل تطويره ليصبح أداة يمكنها إتاحة شفرتها.

اختُبر Beam مع Pi من Earendil وOpenCode من Anomaly وHermes من Nous Research في مهام البرمجة والعمل المعرفي، بما في ذلك قراءة المستودعات وتحرير الملفات وتشغيل الأوامر.

ولأغراض التخصيص، عقدت Reflection شراكات مع NVIDIA في NeMo RL وAutoModel وMegatron، ومع RadixArk في Miles، ومع Hugging Face في TRL، ومع Anyscale في SkyRL، ومع Axolotl لبناء مسارات عمل للضبط الدقيق والتعلم المعزز. وقالت الشركة إن أكبر عمليات التعلم المعزز التي أجرتها لتدريب Beam شملت نحو 1.3 مليار بيئة معزولة عبر التدريب والتقييم واختبارات الاستئصال، وبلغت ذروة العملية الأخيرة 883,006 وحدة معالجة مركزية افتراضية، أي 83% من السعة القابلة للتخصيص، موزعة على 23 عنقودًا على GCP وAWS. وقالت Reflection إنها تخطط لإصدار وصفات التقطير الذاتي خلال الأيام المقبلة، وستعتمد OpenEnv، وهو معيار مفتوح للبيئات، في عمليات التشغيل المستقبلية. وتصف Baseten نموذج Beam بأنه الأول ضمن عائلة جديدة من النماذج التي تطورها Reflection، مع التخطيط لإضافة إمكانات متعددة اللغات ومتعددة الوسائط في الإصدارات المستقبلية.