美国创业公司 Reflection 发布首款开放权重模型 Beam，法国 Mistral 推出迄今最大的 Mistral Large 4，两家公司均以 GLM、Kimi、DeepSeek、Qwen 等中国模型为主要比较对象。Beam 在多项基准测试中接近 GLM-5.2，但落后于 GLM-5.3、Kimi K3 和 DeepSeek V4.1 Flash，显示西方开放模型与中国最新一代仍有约一代差距。文章还引用 Hugging Face 和 Vercel AI Gateway 数据，指出中国模型下载量占比约 41%、开放权重模型已处理平台 56% 的 Token，说明全球开放模型竞赛正在加速。
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2026年10月5日至6日，美国Reflection发布首款开放权重模型Beam，法国Mistral推出迄今最大的Mistral Large 4。两家公司不约而同把GLM、Kimi、DeepSeek、Qwen作为主要对标对象，但Beam在多项基准上仍落后中国最新一代模型，Mistral Large 4则在部分自测指标上宣称进入开放模型头部。西方开放模型阵营重新提速，但中国开放模型仍保持一代左右领先。
当地时间2026年10月5日，被称为“美版DeepSeek”的美国创业公司Reflection发布首款开放权重模型Beam；一天之后，法国Mistral推出其迄今最大的模型Mistral Large 4。两家公司发布模型时选择的主要比较对象高度一致，均为GLM、Kimi、DeepSeek、Qwen。这一对标选择本身说明，中国开放模型已经成为西方同行衡量自身位置的默认坐标。
Reflection成立于2024年，两名创始人都来自Google DeepMind。按照Reflection创始人的说法，真正改变公司路线的是DeepSeek V3：在中国开放模型快速推进、而西方迟迟没有出现同等级别替代品之后，公司决定自己训练前沿开放模型，并逐渐将目标明确为“把开放模型前沿重新带回西方”。两年后，Beam算是Reflection第一次真正交卷。
Mistral面临的压力更大。两三年前它一度是开放模型最具代表性的公司，但随着DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM等模型快速迭代，Mistral在前沿能力榜单上的存在感不断下降。今年9月，CEO Arthur Mensch被直接问到Mistral的模型是否已跌到Artificial Analysis排名20名之外；他回应称新一代大模型即将发布，公司未来一年已规划接下来两代产品。两周后，Mistral Large 4出现。
Beam是一个MoE模型，总参数量5010亿，每个Token激活230亿参数，主要面向编程、推理和Agent工作负载。模型使用23.8万亿Token进行预训练，Reflection又动用了1.05万张Nvidia GB300，连续进行4周高算力强化学习，生成超过1亿次rollout。模型目前仍处于最终红队测试阶段，Reflection计划在10月份公开模型权重、技术报告和开发工具。
从Reflection自己公布的测试结果来看，Beam最大的亮点并不是绝对能力，而是推理效率。公司称，在部分高级推理任务上，它能够以GLM-5.2约四分之一到三分之一的推理算力实现接近的表现。
但如果和中国最新一代模型横向比较，Beam距离真正“追平”还有明显差距。在Agent编程测试DeepSWE v1.1中，Beam得分为44.4，几乎与GLM-5.2的44.0持平，但低于GLM-5.3的61.0、Kimi K3的68.0，以及DeepSeek V4.1 Flash的74.2；Terminal Bench v2.1上，Beam得分80.1，而GLM-5.3、Kimi K3和DeepSeek V4.1 Flash分别达到88.2、88.3和90.6；在Humanity's Last Exam（HLE）上，Beam得分36.2，也低于GLM-5.3的42.3和Kimi K3的46.9。
因此，目前Beam把美国开放模型重新拉回了中国头部模型附近，但追上的主要还是前一代GLM-5.2，与中国最新一轮开放模型还有一代左右的差距。Reflection自己对此也没有避讳：官方直接承认Kimi K3在绝对能力上仍然领先，并把Beam的卖点转向“单位推理算力能够换来多少智能”。CEO Misha Laskin将Beam定位成企业可长期运行的“主力模型”，而不是单纯冲榜的最大模型。
这也很像DeepSeek最初打动市场的部分逻辑：价值不在于模型是不是第一，而是达到某个能力需要付出多少钱。区别在于，Reflection很难称得上一个“低成本版DeepSeek”。Beam单是最后一轮强化学习，就同时占用了超过1万张最新GB300；公司已经融资数十亿美元，并从Nvidia获得大额投资，又通过SpaceX、Nebius等合作锁定大量算力。它是一个拥有美国资本和Nvidia最新硬件加持的“重资产版DeepSeek”。
本文基于InfoQ整理报道，其中Beam与Mistral Large 4的多数性能数据来自两家公司自身测试，Beam的推理效率说法来自Reflection自公布测试结果，Mistral Large 4仍处于public preview阶段、完整权重尚未开放，Beam仍处于最终红队测试阶段、权重与技术报告尚未公开。Hugging Face下载量占比与Vercel AI Gateway Token占比均为第三方平台数据，其统计口径与持续性尚不确定。本文不代表平台观点，也不构成投资建议。
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