23b Parameter Model
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3 天有情绪数据
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Beam 1.0 开放权重模型提供 100 万 token 上下文，价格为 0.25 美元/100 万 token
Beam 1.0，一个 5010 亿参数的混合专家（MoE）模型，已发布开放权重版本。该模型拥有 100 万 token 的上下文窗口，仅使用 230 亿激活参数，输入每 100 万 token 成本为 0.25 美元，输出每 100 万 token 成本为 1 美元。
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Reflection AI 发布 501B 参数开源模型 Beam，目标是成本效益
Reflection AI 发布了 Beam，这是一个开源的、稀疏的专家混合（MoE）模型，总参数量为 5010 亿，但每次任务仅激活 230 亿参数。该设计旨在提供大型模型的知识容量，同时具备小型模型的推理成本，使其在经济上可能更适合大规模代理部署。该模型以 Apache 2.0 许可发布，定位为中国模型之外的美国本土替代品，并旨在与 OpenAI 和 Anthropic 等现有公司竞争。
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美国公司Reflection's Beam发布了参数量为501B的开源大语言模型
一款名为Reflection's Beam的美国新开源大语言模型已发布。它拥有5010亿参数，其中230亿参数处于活跃状态，并采用Apache 2.0许可。虽然它优于其他西方开源模型，但其速度被认为不如GLM 5.3、Kimi K3和DeepSeek V4.1等模型。
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NVIDIA 将 3 个 AI 模型集成到单个检查点中，提高效率
NVIDIA 开发了一款名为 Star Elastic 的新 AI 模型，该模型将三种不同的模型尺寸（30B、23B 和 12B 参数）集成到一个检查点中。这种方法将训练成本和 token 使用量减少了 360 倍。该模型还承诺提高推理性能，有可能使其在消费级 GPU 上运行。