Nvidia 支持的 Reflection AI 推出首个开源模型 Beam，挑战中国 AI 领先地位
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- •由 Nvidia 支持、估值 250 亿美元的纽约初创公司 Reflection 推出了其首个开源 AI 模型 Beam，意在对抗以 Moonshot 的 Kimi K3 和 DeepSeek 的 V4 为代表的中国开源模型。
- •在 Reflection 的内部基准测试中，Beam 的得分与北京的 Z.ai 于 7 月发布、随后被 GLM-5.3 取代的 GLM-5.2 相近。
- •Reflection 声称 Beam 的效率是西方公司竞争性开源模型的三到四倍，能以极低的 token 成本和推理时算力提供具竞争力的编程和代理任务表现。
- •在发布之前，Reflection 已于 5 月达成向两个美国政府机构供应模型的合作，并与 SpaceX 签订 63 亿美元算力协议、与 Nebius 签订 10 亿美元协议，两个月内合计锁定超过 70 亿美元的算力容量。
- •OpenRouter 上基于真实使用量的独立排名目前将中国厂商和 Nvidia 列于开源模型排行榜前列，而 Reflection 表示已在训练路线图上更大的下一代模型。
在打造全球最佳开源 AI 模型的竞赛中，美国迎来了一位新的竞争者——这项竞赛目前由中国主导，其热门模型包括 Moonshot 的 Kimi K3 和 DeepSeek 的 V4。
总部位于纽约市的 AI 公司 Reflection 今日发布了其首个模型 Beam。该公司告诉 Fortune，Beam "advances the frontier for the Western open ecosystem"（推进了西方开放生态的前沿）。
在该公司自行进行的基准测试中，Beam 的得分与 GLM-5.2 相近。GLM-5.2 是总部位于北京的 Z.ai 于 7 月发布的开源模型，随后在 8 月被 Z.ai 推出的 GLM-5.3 所取代。
Reflection 表示，Beam 的运行成本低于许多竞争模型。该公司称："Through high-compute reinforcement learning, we were able to make Beam extremely efficient at reasoning—delivering competitive performance on coding and agentic tasks at a fraction of the token cost and inference time compute,"（通过高算力强化学习，我们让 Beam 在推理方面极为高效——以极低的 token 成本和推理时算力，在编程和代理任务上提供具竞争力的表现）。该公司补充说，Beam 的效率是西方公司同类开源模型的三到四倍，并将其定位为面向企业、公共部门和开发商的“主力模型”。经济性是这一卖点的核心：由于部署开源模型的机构需自行承担运算成本，token 成本和推理时算力的节省会直接转化为运营开支的下降。
此次发布之前，该公司已达成一系列备受瞩目的合作与算力协议。5 月，该公司达成一项合作，向美国能源部和美国战争部供应其模型。6 月，它与 SpaceX 签署了一项 63 亿美元的算力协议，以使用该公司 Colossus 2 数据中心的 Nvidia GB300 芯片，CNBC 报道。7 月，它又通过云服务商 Nebius 增加了另一项 10 亿美元的算力协议，Bloomberg 报道。这两项算力协议合计在两个月内锁定了超过 70 亿美元的算力容量。
Reflection 由前 Google DeepMind 研究人员 Misha Laskin（现任 CEO）和 Ioannis Antonoglou（现任总裁兼首席技术官）于 2024 年 3 月创立。这家获得 Nvidia 支持的公司估值为 250 亿美元，Laskin 于 4 月告诉 CNBC。
最知名的 AI 公司——OpenAI、Anthropic 和 Google DeepMind——推出的模型主要通过称为 API 的接口供客户使用，即提交提示词并接收响应。相比之下，开源模型可被用户完整下载，在自己拥有的硬件或云基础设施上运行，并以多种方式进行微调或修改。越来越多的大型企业正转向这些开源模型，因为它们能提供对数据安全和成本的控制，尽管这些模型在性能上往往落后于专有系统。
该公司网站上的使命宣言写道："Open systems evolve faster, attract broader participation, and foster ecosystems of research and innovation that no single organization can achieve alone,"（开放系统演化更快，吸引更广泛的参与，并培育任何单一组织都无法独自实现的研究与创新生态系统）。"They're also safer: When systems are open to inspection, more can identify vulnerabilities, improve safeguards, and contribute to their long-term resilience."（它们也更安全：当系统接受公开检视时，更多研究者能够发现漏洞、改进防护措施，并长期韧性作出贡献。）
与 Reflection 最具可比性的西方公司可能是 Thinking Machines Lab，该公司由 OpenAI 前首席技术官 Mira Murati 创立，并于 7 月发布了其首个模型 Inkling。Nvidia 也推出了名为 Nemotron 的开源模型，OpenAI、Google 和 Meta 同样提供开源模型。
在 OpenRouter 的大型语言模型（LLM）排行榜上，Nvidia 的 Nemotron 是排名最高的美国模型，截至发稿时位列第 6。OpenRouter 是一个连接用户与多个路由的网关，并追踪哪些模型使用量最大。若按开源模型筛选该排行榜，排名靠前的模型来自 DeepSeek、Z.ai、小米、腾讯和 Nvidia。OpenAI 的 gpt-oss 模型是排名次高的美国模型，位列第 19。与 Reflection 的内部基准测试不同，这些排名基于真实使用情况，因此在 Beam 面向用户之际，它们是一个独立的参考指标。
Reflection 表示，公司"already training the next, larger model on our road map,"（已在训练路线图上的下一个更大模型）。
本文最初发表于 Fortune.com。
