Beam-1.0-501B-A23B

Beam-1.0-501B-A23B

Reflection 推出的开放指令微调文本模型，501B 参数，每次激活 23B，上下文 1M token，面向编程、工具使用和推理。需要大型多 GPU 服务器才能运行。

由 reflection 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Beam-1.0-501B-A23B 是 Reflection 推出的开放模型，输入文字，输出文字。它采用稀疏混合专家设计，总共 501B 参数，每个 token 激活 23B。卡片描述了 1M token 的上下文窗口，并说它主要为英语开发。这次发布的是指令微调模型，提供 BF16、FP8 和 NVFP4 三种形式。

适合谁：有大型 GPU 服务器、想要一个大型开放模型来做编程智能体、使用工具的智能体和高难度推理的团队，以及研究大型开放模型的研究者。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
软件工程 | 工程团队 | 修复问题，并在终端和 DevOps 环境里工作 | 一个会提交拉取请求的编程智能体
智能体构建 | 智能体开发者 | 用工具完成长的多步骤任务 | 一个完成调研任务的浏览智能体
研究 | 机器学习研究者 | 研究一个大型稀疏模型和它的推理 | 测试它怎样花费推理 token
科学与数学 | 分析师 | 解研究生水平的问题 | 一次逐步的证明尝试

如果你只有笔记本或一块消费级 GPU，可以跳过它，因为光权重在 BF16 下就约有 1 TB。

用在哪里：

• 能放下权重的大型 GPU 服务器
• 编程智能体环境，卡片说它能直接对接
• 工具和浏览流程，包括基于 MCP 的工具

Use case | Who | What they get back
软件任务 | 工程师 | 代码、修复和命令行步骤
智能体工作 | 智能体开发者 | 由自然语言指令得到的多步骤结果
推理 | 研究者 | 数学和科学问题的完整解答

如何设置：

• Python 和 pip
• BF16 约需 1,003 GB 磁盘空间，4-bit 约 251 GB（估算值）
• 按这么大的模型来配置的多 GPU 服务器，卡片可见的文字没有详细说明

1. 安装 Hugging Face hub 工具。
2. 按你的服务器支持的格式下载模型文件。
3. 按卡片和 Reflection 的文档来提供服务。

pip install -U huggingface_hub
hf download reflection/Beam-1.0-501B-A23B

如何使用：卡片在这里可见的部分没有运行命令，所以请按它的服务说明和厂商的文档操作。模型接收聊天式的文字提示，并用文字回复。卡片说技术报告还在准备中。

示例：你把一个编程智能体指向这个模型，并给它一份来自真实项目的错误报告。按卡片所说，模型可以读懂问题，在命令行环境里工作并提出修复，不过这里的卡片没有展示示例运行。

新手与专家：如果你是新手，先试试较小的开放模型，因为这个模型需要非常大的服务器。专家可以把它的推理成本和其他开放模型对比，卡片说这是它的主要卖点。

卡片列出 52 层，其中 3 层稠密、49 层混合专家，有 256 个专家，词表 152k token，以及带门控的分组查询注意力与滑动窗口注意力交错。它说 Beam 在用大约三分之一推理 token 的情况下，达到与领先开放模型相近的回答质量。在你自己测试之前，请把这当作厂商的说法。

你发送文字提示或任务
路由器为每个 token 选几个专家
模型推理，若已设置则使用工具
它写出回答或下一步

注意事项：

• 语言：主要为英语开发
• 输入：只有文字，没有图像或音频
• 变体：Hugging Face 的记录列出了别人做的 12 个量化版本和 5 个微调版本

Title: 权重的磁盘大小，单位 GB
BF16: 1,003 GB
4-bit estimate: 251 GB

• License: apache-2.0
• Cost to run: 自托管没有提到 API 密钥或付费服务，但模型需要非常大的 GPU 服务器
• Data it reaches: 下载会取回模型文件，模型会读取你给它的文字。开启浏览或工具后，它能访问这些工具所能访问的内容
• Not for: 笔记本、单块小 GPU、图像或音频输入，或主要需要用其他语言完成的工作

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text generation
• 参数量：501B
• Weights: about 1,003 GB in BF16; about 251 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：13,747
• 点赞：319
• 许可证：apache-2.0
• 语言：en
• Quantized versions: 12
• Fine-tunes: 5
• 标签：safetensors, beam, mixture-of-experts, reasoning, code, tool-use, text-generation, conversational

链接

• 模型：https://huggingface.co/reflection/Beam-1.0-501B-A23B
• 文件：https://huggingface.co/reflection/Beam-1.0-501B-A23B/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download reflection/Beam-1.0-501B-A23B

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。