Reflection发布Beam，西方开放模型重新提速
AI 总结
10月5日，被称为“美版DeepSeek”的Reflection发布首个开放权重模型Beam：MoE架构总参数5010亿、每Token激活230亿，面向编程、推理与智能体负载，最后一轮强化学习动用超过1.05万张Nvidia GB300、生成逾1亿次rollout。次日Mistral推出迄今最大的Mistral Large 4，总参数1.05万亿、激活520亿、上下文100万Token、原生多模态，在Mistral欧洲数据中心以约3800张Grace Blackwell从头训练，现已开放API预览，完整权重定于10月底发布。两家公司都承认中国开放模型仍处前沿：Beam在DeepSWE v1.1（44.4）、Terminal Bench v2.1（80.1）和HLE（36.2）上落后于GLM-5.3、Kimi K3与DeepSeek V4.1 Flash，Reflection因此把卖点转向“单位推理算力能换来多少智能”。
深度见解
美国与欧洲在同一周各拿出新一代前沿开放权重模型，虽仍落后中国头部模型约一代，但以私有部署和推理效率切入企业市场，可能影响企业在大模型上的长期选型。