# Reflection تنشر أوزان Beam على Hugging Face برخصة Apache 2.0، وجدولها يضعه خلف النماذج الصينية

> **المغزى:** المغزى: وصف "أقوى نموذج مفتوح بُني خارج الصين" صحيح، لكنه يخفي أن جدول الشركة نفسه يضع النماذج الصينية في المقدمة. ومن يختار نموذجًا مفتوحًا للبرمجة يجد أن المنافسين الحقيقيين غائبون عن الجدول الذي يفوز فيه.

- المصدر: المغزى (https://almaghza.com/a/2026-10-18-reflection-beam-weights-released/)
- التاريخ: 7 جمادى الأولى - 18 أكتوبر 2026 (2026-10-18)
- القسم: ذكاء اصطناعي
- الوسوم: النماذج مفتوحة الأوزان، Hugging Face، اختبارات الأداء، DeepSeek، Kimi

بعد أيام من [إعلان Reflection عن نموذج Beam ووعدها بنشر أوزانه](https://almaghza.com/a/2026-10-06-reflection-beam-open-weights-501b/)، صارت الأوزان متاحة على Hugging Face في المستودع reflection/Beam-1.0-501B-A23B، الذي أُنشئ في 7 أكتوبر 2026 وحُدّث آخر مرة في 16 أكتوبر. والرخصة Apache 2.0، والمستودع غير مقيّد، أي يمكن تنزيله دون طلب موافقة. ونُشرت معه نسختان مضغوطتان بصيغتي FP8 وNVFP4 للتشغيل على عتاد أقل.

وبحسب بطاقة النموذج، فإن حجمه الإجمالي 501 مليار parameter، يعمل منها 23 مليارًا فقط في كل خطوة، وسياقه مليون token. وهو نموذج نصي فقط، وتقول البطاقة إنه طُوّر "بشكل أساسي للإنجليزية".

ووصفته التغطيات بأنه أقوى نموذج مفتوح الأوزان بُني خارج الصين. والوصف صحيح، لكن جدول الأرقام الذي نشرته الشركة نفسها يكشف بقية الصورة. ففي اختبار SWE-Bench Verified سجّل Beam 80.9 وتفوّق، لكن على نموذجين غير صينيين.

أما في الجداول التي تضم النماذج الصينية فتنقلب النتيجة. في Terminal Bench سجّل Beam 80.1، مقابل 90.6 لـ DeepSeek V4.1 Flash و88.3 لـ Kimi K3 و88.2 لـ GLM 5.3. وفي DeepSWE سجّل 44.4، مقابل 74.2 لـ DeepSeek و68.0 لـ Kimi K3. وفي MCP Atlas، الذي يقيس استخدام الأدوات، سجّل 78.7، بينما تجاوزت النماذج الثلاثة المتقدمة عليه 82.

ولا يتعلق الأمر بتلاعب، فكل الأرقام منشورة ومتاحة. لكن قراءة الجدول تبدأ من سؤال من الموجود فيه قبل النظر إلى الأرقام. وتدّعي الشركة أيضًا أن Beam يستهلك tokens أقل بثلاث مرات، لكن المدونة نفسها تقول إن مقارنة الحوسبة مبنية على تقدير لا على قياس فعلي.

وبالنسبة للفرق في المنطقة التي تختار الآن نموذجًا مفتوحًا لمهام agentic coding، فإن جدول الشركة الأمريكية نفسه يشير إلى النماذج الصينية. وتبقى عبارة "للإنجليزية بشكل أساسي" قيدًا إضافيًا لمن يبني منتجات بالعربية. وكانت [تقارير عن مفاوضات Nvidia لشراء Reflection](https://almaghza.com/a/2026-10-11-nvidia-reflection-ai-talks/) قد طرحت سؤال مصير الأوزان، والرخصة الممنوحة الآن لا تُسحب بعد منحها.

## المصادر

- [مدونة Reflection وجداول الأرقام](https://reflection.ai/blog/introducing-beam)
- [صفحة النموذج وأوزانه على Hugging Face](https://huggingface.co/reflection/Beam-1.0-501B-A23B)
- [نسخة FP8 على Hugging Face](https://huggingface.co/reflection/Beam-1.0-501B-A23B-FP8)
- [نسخة NVFP4 على Hugging Face](https://huggingface.co/reflection/Beam-1.0-501B-A23B-NVFP4)
- [نموذج DeepSeek V4.1 Flash](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash)
- [نموذج Kimi K3](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3)
- [نموذج GLM 5.3](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3)