Reflection AI تكشف عن Beam، نموذج مفتوح بـ501 مليار معامل

كشفت Reflection AI في 5 أكتوبر 2026 عن Beam، أول نموذج مفتوح الأوزان تطرحه. وبحسب إعلان Reflection، فإن Beam نموذج متفرق من نوع مزيج الخبراء (Mixture-of-Experts، MoE) يضم 501 مليار معامل إجمالا، ويُفعّل 23 مليارا منها في كل خطوة. وتقول الشركة إنها درّبت النموذج مع تركيز خاص على البرمجة والاستدلال ومهام وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين ينفذون أعمالا متعددة الخطوات بأنفسهم.

يخضع Beam حاليا للمرحلة الأخيرة من اختبارات الفريق الأحمر والتقييمات، ويُتاح الوصول المبكر لمجموعة محدودة من المستخدمين المسجلين في قائمة الانتظار. وبحسب Reflection، ستُتاح ملفات النموذج للتنزيل للجميع خلال هذا الشهر بترخيص Apache 2.0، مع تقرير تقني وبطاقة للنموذج، ما سيتيح للمؤسسات تشغيل Beam على خوادمها الخاصة. وحتى تاريخ الإعلان، لم تكن ملفات النموذج متاحة للتنزيل بعد.

Beam يعمل بالنصوص ويدعم سياقا طويلا

Beam نموذج نصي فقط، وبحسب الشركة يمكنه التعامل مع معلومات من أنواع أخرى مثل الصور حين تُحوَّل إلى نص. وتقول Reflection إن مرحلة التدريب الوسيط (midtraining) توسّع طول السياق الفعلي للنموذج، أي كمية النص التي يمكنه مراعاتها دفعة واحدة، إلى مليون رمز (token). ويستطيع المستخدمون ضبط مستوى الاستدلال (reasoning effort): فالإعدادات المنخفضة تفضّل الإجابات القصيرة، بينما تتيح الإعدادات المرتفعة استدلالا أطول في المهام الصعبة.

اعتمد التدريب على التعلم المعزز على نطاق واسع

بحسب الإعلان، خضع Beam لتدريب مسبق على 23.8 تريليون رمز جُمعت من الويب ومصادر عامة ومجموعات بيانات خاصة مرخّصة. واكتمل التدريب المسبق في أقل من أربعة أسابيع على عنقود يضم 6144 وحدة معالجة رسومات من طراز NVIDIA GB300 NVL72. وفي مرحلة التعلم المعزز (RL) التي تلته، عملت 10500 وحدة NVIDIA GB300 لمدة أربعة أسابيع وأنتجت أكثر من 100 مليون محاولة (rollout). وتقول Reflection إنها أعدّت لهذه المرحلة نحو مليون بيئة مهام في مجالات مثل هندسة البرمجيات واستخدام سطر الأوامر والبحث على الويب والعلوم. وتذكر الشركة أن قدرات النموذج واصلت التحسن حتى نهاية التدريب دون أي مؤشر على الثبات.

نتائج المقارنات التي نشرتها Reflection

نشرت Reflection جداول تقارن Beam بنماذج GLM 5.2 وGLM 5.3 وKimi K3 وQwen 3.8 Max وDeepSeek V4.1 Flash وNemotron 3 Ultra وInkling. وفي جداول الشركة يحقق Beam 80.9 نقطة في SWE-bench Verified و80.1 في Terminal Bench 2.1 و90.5 في GPQA Diamond. وتُظهر الجداول نفسها أن GLM 5.2 سجّل 81.0 وKimi K3 سجّل 88.3 في Terminal Bench 2.1، وفي SWE Bench Pro v1 تقع نتيجة Beam البالغة 65.5 بين GLM 5.2 بنتيجة 62.1 وQwen 3.8 Max بنتيجة 67.7. وتصف Reflection نموذج Beam بأنه منافس لـ GLM 5.2 ويقترب من Qwen 3.8 Max في مهام البرمجة والوكلاء، وتشير إلى أن نماذج مثل Kimi K3 لا تزال متقدمة في القدرات الخام، بينما ترى أن ميزة Beam تكمن في الكفاءة أثناء التشغيل.

وبحسب الشركة، يحقق Beam في اختبارات الاستدلال المتقدمة نتائج قريبة من GLM 5.2 مع استخدام حوسبة تشغيل أقل بثلاث إلى أربع مرات. وتوضح Reflection أن هذه المقارنة تقدير تقريبي يستند إلى عدد المعاملات المفعّلة وعدد الرموز المولّدة، ولا يشمل معالجة المدخلات ولا أعباء الخوادم.

ملفات النموذج وخطة الإتاحة

تقول Reflection إنها ستنشر مع ملفات النموذج وثائق الاستخدام والمنظومة البرمجية الكاملة اللازمة لتشغيل النموذج وتقييمه وضبطه الدقيق. وتخطط الشركة لإطلاق Beam مع مجموعة من شركاء التوزيع ودمجه في طيف واسع من المكتبات مفتوحة المصدر، ولا يذكر الإعلان أسماء الشركاء. ويتم التسجيل في الوصول المبكر عبر صفحة منصة Reflection. وستُنشر نتائج تقييمات الأمان في التقرير التقني، كما تقول الشركة إنها ستفتح مصدر تقييمات الأمان التي طورتها واستخدمتها داخليا. وتصف Reflection نموذج Beam بأنه الأول في سلسلة من النماذج، وتقول إنها تدرّب النموذج التالي بالفعل.

نبذة عن Reflection AI

بحسب موقعها، تسعى Reflection AI إلى جعل الذكاء الاصطناعي مفتوحا ومتاحا للجميع. وتقول الشركة إنها تبني أنظمة ذكاء اصطناعي تمنح المؤسسات والحكومات والجهات السيادية السيطرة على أنظمتها الذكية، وتلتزم بثلاثة أمور: نشر أوزان نماذجها مفتوحة، ونشر الأبحاث التي تقف خلفها في تقارير تقنية، وفتح مصدر برمجياتها بما فيها أدوات وبيئات التعلم المعزز. وبحسب الموقع، جرى التحقق من عمل Reflection على منصة Dell AI Factory التي تقدمها Dell مع NVIDIA، كما تعمل مع Shinsegae على بناء سحابة ذكاء اصطناعي سيادية في كوريا الجنوبية للشركات والجهات الحكومية.

أعدّت Reflection جميع المقارنات المنشورة، وبحسب الشركة أُخذت نتائج النماذج الأخرى من بيانات Artificial Analysis وDataCurve، وتغيب نتائج كثيرة لبعض النماذج في الجداول. ولأن ملفات النموذج لم تُنشر بعد، لا يمكن اختبار Beam بشكل مستقل حاليا. ولا يحدد الإعلان العتاد اللازم لتشغيل النموذج، علما بأن تشغيل نموذج يضم 501 مليار معامل على خوادمك الخاصة يتطلب عدة وحدات معالجة رسومات من فئة مراكز البيانات. كما لا يذكر الإعلان اللغات التي يدعمها Beam ومدى جودة ذلك، لذا يُستحسن اختباره على أمثلتك الخاصة قبل استخدامه مع النصوص العربية. وللحصول على صورة أشمل، تابع أيضا تقييمات الباحثين المستقلين.

المصادر: Reflection AI: Introducing Beam، وReflection AI: من نحن، وReflection Platform: الوصول المبكر.