Reflection 发布 Beam：501B 总参数 23B 激活的开源 MoE 模型
Reflection 发布 Beam，一个面向编码、智能体和科研任务的纯文本 MoE 模型，总参数 501B、激活 23B，从零训练，完整权重将以 Apache 2.0 协议在本月开放。
#推理
Latent SpaceAI 评分7474 TechCrunch · AIAI 评分7171 Reflection 发布开源权重模型 Beam，对标中国开源模型
Reflection AI 发布首款前沿开源权重模型 Beam，称其在高级推理基准上追平 Z.ai 的 GLM-5.2，且推理算力消耗少 3-4 倍。Beam 是 5010 亿参数、230 亿激活参数的文本 MoE 模型，预训练 23.8 万亿 token，上下文窗口 100 万 token。Reflection 称本月将公开 Beam 的权重和完整技术细节，并通过超大规模云厂商和新云分发。
Hacker NewsAI 评分7272 Reflection 发布 501B 开源权重模型 Beam
Reflection 发布首个开源权重模型 Beam，采用稀疏 MoE 架构，总参数 501B、激活 23B，面向编码、推理和智能体任务。该模型在 23.8 万亿 token 上预训练，并用 10.5K 张 NVIDIA GB300 GPU 进行四周高算力 RL，生成超 1 亿次 rollout。官方称其推理效率优于同规模模型，权重将于本月以 Apache 2.0 协议发布。
The DecoderAI 评分6565 Reka AI 发布 190 亿参数全能模型 Rho-1，统一处理文本、图像、视频与机器人控制
Reka AI 发布 190 亿参数全能模型 Rho-1 的研究预览版，可在单一神经网络中处理并生成文本、图像、视频和机器人控制动作。与多数把任务分派给专用模型的系统不同，Rho-1 将所有模态作为 token 放在同一上下文窗口中，无需工具调用或外部模型。
Latent Space精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，支持 1M 输出 token
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向编码、企业知识工作和网络防御，首批开放给政府用户与 Fairwind 计划中的可信网络防御者，后续再向开发者、企业和消费者开放。
推荐理由：汇总 Gemini 4 Argon 的基准、定价与可用范围，并对比同期 GPT-6.1 Sol 的成本差异。
Google DeepMind精选AI 评分8787 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，随后逐步扩展至开发者、企业和消费者。
推荐理由：官方给出 Argon 在编码、企业知识与网络安全防御上的基准与内部落地案例，可据此判断前沿模型的能力边界与分阶段开放节奏。
开源中国AI 评分5858 Jeff 开源发布：22 毫秒出一次决策的小模型，0.8B 微调在 benchmark 上逼近 Jev
开源项目 Jeff 发布，定位为零样本分类器，基于 Qwen3.5 和 Gemma 4 微调，一次前向计算即返回每个选项的校准概率，不生成文本、无需解析。在 RTX PRO 6000 上约 22 毫秒出一次决策，并支持 Apple M4 Max（MLX）。其 0.8B 微调版本在 benchmark 上逼近 Jev。