
Beam לעומת Beam 1.0: מספר הגרסה שאינו גרסה
- OrcaחדשOrca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 לכל 1M טוקנים · 61 tok/s
- OrcaחדשOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 לכל 1M טוקנים · 76 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952אינטליגנציה
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856אינטליגנציה
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 לכל 1M טוקנים · 723 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238אינטליגנציה
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248אינטליגנציה
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258אינטליגנציה
- xAIGrok 4.72026-09-2146אינטליגנציה
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 לכל 1M טוקנים · 36 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 לכל 1M טוקנים · 821 tok/s
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040אינטליגנציה
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453אינטליגנציה77כתיבת קוד
- GoogleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241אינטליגנציה76כתיבת קוד
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245אינטליגנציה76כתיבת קוד
- AnthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153אינטליגנציה82כתיבת קוד
- TencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 לכל 1M טוקנים · 52 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 לכל 1M טוקנים · 109 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642אינטליגנציה72כתיבת קוד
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 לכל 1M טוקנים · 185 tok/s
חפשו שני שמות דגמים שנראים כמו מוצר וקודמו — Beam ו-Beam 1.0 — ותמצאו השוואה שאינה קיימת. אין Beam 1.0 שהחליף Beam קודם, אין Beam 1.1 שממתין מאחוריו, ואין נקודת ביקורת ישנה יותר שקורא עדיין יכול להריץ. Reflection השיקה מודל אחד עם משקולות פתוחות באוקטובר 2026, מכנה אותו Beam בטקסט שלה, ומתעדת את המאגרים ואת נקודת הקצה המתארחת תחת המזהה Beam-1.0-501B-A23B. שתי התוויות מצביעות על אותה תערובת מומחים דלילה בת 501.3 מיליארד פרמטרים. מספר הגרסה הוא תג הפצה, לא דור.
זה נשמע כמו הערת שוליים. זה לא, מפני שסיומת הגרסה היא החלק שמתפשט. היא נכנסת למזהי מודלים, לתוך תצורת ראוטר, לתוך דשבורדים של עלויות, לתוך גיליון האלקטרוני שבו מישהו משווה אפשרויות של ספקים ואינו יכול להבחין אם השורה המסומנת Beam והשורה המסומנת Beam 1.0 הן שתי אפשרויות או אפשרות אחת ששוכפלה בייבוא שגוי. להבהיר את הזהות הוא כל תוכן ההשוואה, ומסתבר שזה שימושי יותר מדף מפרט: זה אומר לך איך הדבר יתנהג בקטלוג, ומה לבדוק לפני שאתה מחבר אותו לשום דבר.
מאיפה כל תווית בעצם מגיעה
החלוקה אינה שרירותית. לכל צורה יש מקור, וידיעת איזו היא איזו היא מה שמאפשר לך לזהות את אותו דגם המופיע בשני שמות:
• "Beam" — השם הפרוזאי של הספק. פוסט ההשקה נקרא "מציגים את Beam: המודל עם המשקלים הפתוחים 501B של Reflection", פוסט הזמינות מ־16 באוקטובר נקרא "Beam זמין כעת", ואוסף Hugging Face הוא beam-10. זה גם מה שהאקוסיסטם של הפריימוורקים אימץ: ספר המתכונים של SGLang מפרט אותו תחת כותרת הספק שלו כ־"Beam 1.0 — New", וחשבון הפרויקט שמשרת אותו בפרודקשן אומר "Beam".
• "Beam-1.0-501B-A23B" — מזהה המכונה. זהו מזהה המודל בנקודת הקצה התואמת OpenAI של Reflection עצמה, והוא מקודד את אותן שלוש עובדות שדרושות לבונה: מודל אחד, מהדורה ראשונה, 501 מיליארד פרמטרים בסך הכל, 23 מיליארד פעילים. המקפים חיוניים; זהו מחרוזת להדבקה, לא שם לחיפוש.
• "Beam 1.0" — התצוגה הקריאה לאדם של אותו מזהה, והצורה שמופיעה ברשימות קטלוג, בעמודי ספריית מודלים ובסיכומים של צדדים שלישיים. זה מה שמתקבל כאשר מזהה מיופה עבור תפריט נפתח.
אז שני מונחי החיפוש אינם שני מודלים. הם המילה של הספק והאופן שבו הקטלוג מציג שם מאגר אחד.
ההשלכה שבאמת כואבת: התאמה לפי שם
כל מה שנמצא במורד הזרם מכך — כללי ניתוב, רשימות היתרים, ייצוא חיובים, מערכי הערכה — מתאים למחרוזת, והמחרוזת אינה יציבה במקומות שבהם תדביקו אותה. שלוש מלכודות מעשיות עוקבות, ואף אחת מהן אינה היפותטית:
• כלל שנכתב עבור "Beam" לא יתאים ל־"beam-1.0-501b-a23b", וכלל שנכתב עבור המזהה לא יתאים לקטלוג ששמר את שם התצוגה. רישיות וסימני פיסוק משתנים בין פלטפורמות, ושום דבר לא מתאם אותם עבורך.
• לוח מחוונים של עלויות שמקבץ לפי שם תצוגה יציג מודל אחד כשני סעיפי שורה ברגע שספק משנה את אופן התצוגה שלו, והסכומים הכוללים לא יתאימו לחשבונית שלך.
• גיליון השוואה שנבנה על ידי חיפוש אחר שני המונחים יספור את המודל פעמיים, וזה בדיוק הכשל שהמאמר הזה נועד למנוע. אם יש לך שורה עבור Beam ושורה עבור Beam 1.0, יש לך מודל אחד ושתי שורות.
התיקון אינו זוהר: הצמד את המזהה, התייחס לשם התצוגה כתווית, ובסס כל השוואת מחיר או בנצ'מרק על המזהה ולא על מה שהתפריט הנפתח אמר. זה נכון גם לשאלת התמחור — ל-Beam 1.0 אין תעריף מפורסם למיליון טוקנים בכלל, לא בנקודת הקצה ולא בהכרזה, כך שאין עדיין מספר להכניס באף אחת מהשורות.
הגרסה שכן מכילה הבדלים אמיתיים
יש סט אמיתי של הבחנות במהדורה הזו, ואף אחת מהן לא נמצאת בשם הדגם. הן נמצאות בארטיפקט שאתה מרים, וזה המקום שאליו שאילתת "Beam vs Beam 1.0" באמת מכוונת:
• BF16 לעומת FP8 לעומת NVFP4 — 933.81 GiB על פני 188 מקטעי safetensors, 468.72 GiB ב-E4M3, או בנייה ארוזה של 4 סיביות בנפח 273 GiB. אותו סך של 501.3B ו-23.4B פעילים בכל שלושתם; ההבדל הוא רצפת החומרה שכל אחד מהם מרמז עליה, מ-16 מעבדים גרפיים ועד ארבעה B300s ב-NVLink.
• בסיס לעומת מנסח — DFlash2 הוא מודל פענוח ספקולטיבי נפרד בעל 1.93 מיליארד פרמטרים, שפורסם כמאגר משל עצמו, ולא וריאנט של Beam. פריסה בלעדיו אינה "Beam 1.0 ללא העדכון", אלא אותו מודל שמפוענח באופן שונה.
• מתארח לעומת ניתן להורדה — מזהה אחד, שני מסלולי אספקה: הצ'קפוינט תחת Apache 2.0, ונקודת קצה תואמת OpenAI עם חשיבה מחייבת, מאמצים מ-low עד max כאשר max הוא ברירת המחדל, ומגבלות ברמת הארגון המשותפות לכל מפתח.
אם שני צוותים חלוקים בדעתם לגבי "איזה Beam 1.0" הם מריצים, המחלוקת היא כמעט תמיד על אחד מאותם שלושה צירים ולא על מספר גרסה.

קריאת המספרים של הספק בתאריך הנכון
עוד דבר משתנה בין התוויות, והוא מקור אמיתי לבלבול ולא תוצר לוואי של שמות. Reflection פרסמה את טבלת הבנצ'מרק שלה יותר מפעם אחת, והמספרים נעו בין גרסאות העמוד. ההודעה מ-5 באוקטובר הציגה סט אחד; הערה באותו פוסט עצמו מתעדת עדכון ב-8 באוקטובר; כרטיס המודל כפי שהוא כיום משקף את המספרים הנוכחיים. ההבדלים קטנים ובעיקר בספרה המשמעותית השלישית — תצורה אחת של SWE Bench Pro v2-Hard מציגה 77.2 בטבלה המוקדמת יותר ו-78.6 בכרטיס הנוכחי — אבל הם גדולים מספיק כדי ששני מאמרים המצטטים „המספר של הספק” יכולים לחלוק זה על זה, בעוד ששניהם מדויקים למועד הפרסום שלהם.
מה שלא השתנה הוא צורת התוצאה. כל המספרים שלהלן מדווחים על ידי הספק ולא שוחזרו על ידינו, נמדדו בטמפרטורה 0.7 וב-top_p 0.99, וכל שלוש רמות הדיוק מפורטות כי הפער ביניהן הוא חלק מהסיפור:
• SWE Bench Verified — 81.6 BF16, 80.2 FP8, 80.7 NVFP4. מספר הקידוד המוביל, וזה שהדיוק בקושי נוגע בו.
• Terminal Bench v2.1 — 80.1 BF16, 78.9 FP8, 78.4 NVFP4. עבודה סוכנית בטרמינל, שבה גרסת ה-FP8 מאבדת כנקודה וחצי.
• AIME 2026 — 97.7 BF16, 98.0 FP8, 97.5 NVFP4. למעשה רווי בכל רמת דיוק, מה שהופך אותו למבחין חלש בין רמות הדיוק הללו.
• GPQA Diamond — 90.6 BF16, 90.3 FP8, 89.3 NVFP4. הדוגמה הברורה ביותר לכך שגרסת ה-NVFP4 מאבדת קרקע, בסביבות 1.3 נקודות.
הדפוס העקבי הוא שכימות עולה מעט במבחני קידוד והיסק ומעט יותר במבחנים עתירי ידע, כאשר FP8 לעיתים עוקף את BF16 ממש — וזו סיבה לבחור דיוק משיקולי חומרה ולא משיקולי לוח דירוג. זו גם סיבה לרשום באיזו טבלה ציטטת. שורה שמסומנת "Beam" ושורה שמסומנת "Beam 1.0" יכולות להכיל מספרים שונים לחלוטין בלי שאף אחת מהן תהיה שגויה, וסיומת הגרסה היא לא מה שמבדיל ביניהן. התאריך הוא.

מה זה אומר אם אתם בוחרים ביניהם
אין החלטה לקבל בין Beam ל-Beam 1.0, מכיוון שיש מודל אחד. להחלטה שלמעשה עומדת לפניך יש שלושה חלקים, ולכל אחד מהם יש תשובה:
• אם אתה צריך צ'קפוינט פתוח על החומרה שלך — אפשרות אחת, שלוש רמות דיוק, והבחירה ביניהן היא שאלה של חומרה. ארבעה B300s עבור NVFP4, שמונה H200s עבור FP8, שישה־עשר התקנים עבור BF16, ומספר ההתקנים חייב להיות מחלק של 256 מומחים.
• אם אתה זקוק לנקודת קצה מתארחת — ה-API של צד ראשון הוא היחיד עם חוזה מתועד, ולכרגע אין לו מחיר מפורסם, מה שאומר שלא ניתן להשלים עדיין השוואת רכש על בסיס עלות.
• אם אתה זקוק לו לצד המודלים שאתה כבר קורא להם — Beam 1.0 אינו אחד מהמסלולים שלנו, ולכן איננו יכולים לשרת אותו עבורך, ואין לקרוא את האמור כאן כהצהרת זמינות מצדנו. מה שכן אנחנו יכולים לעשות הוא להשאיר את ההחלטה שסביבו בזולה. OrcaRouter מפעיל מפתח אחד תואם OpenAI על פני יותר מ-200 מודלים, כאשר מחיר המחירון של הספק מועבר הלאה בלי תוספת, ומעבר אוטומטי בין ספקים במקרה תקלה, כך שפיילוט של Beam 1.0 יושב לצד תעבורת הייצור במקום להחליף אותה, ונתיב הגיבוי הוא כלל ניתוב ולא הגירה.
המודלים שאליהם הגיבוי יגיע בסבירות הגבוהה ביותר, מתוך הקטלוג שלנו עם כרטיסי התעריפים שהם פרסמו:
• GLM-5.2 — 1.40 דולר למיליון אסימוני קלט ו-4.40 דולר למיליון אסימוני פלט, עם חלון של 1,000,000 אסימונים. המודל שמולו נמדדת טענת היעילות של Reflection עצמה.
• Kimi K3 — $3.00 למיליון טוקני קלט, $0.30 במטמון, $15.00 פלט עם חלון של 1,048,576 טוקנים. פוסט ההשקה של Reflection מודה ש-K3 עדיין מוביל ביכולת גולמית.
• Qwen3.8-Max — $2.00 לכל מיליון טוקנים בקלט ו-$6.00 בפלט, בחלון של 1,000,000 טוקנים; החלופה הקניינית המובילה לרכישת קיבולת Blackwell.

מה לראות במקום Beam 2.0
שלושה דברים יהפכו את ההשוואה הזו לאמיתית, ואף אחד מהם לא כרוך במספר גרסה חדש.
הראשון הוא מחירון. עד ש-Reflection תפרסם מחיר למיליון טוקנים בנקודת הקצה, השוואה בין מתארח לבין אירוח עצמי היא השוואה של מספר הוני מול כלום, ושום כמות של משמעת שמות לא מתקנת את זה.
השני הוא מדידה בלתי תלויה. Artificial Analysis מציינת את המודל עם Intelligence Index של 30, ללא נתון מהירות וללא מחיר, ואינה מתעדת API זמין לציבור — המשטח המתארח עדיין אינו גלוי לארגונים שמודדים את הדברים האלה. נקודת הנתונים העצמאית היחידה שלה בנוגע ליעילות, 79M אסימוני פלט שנוצרו לאורך ה-Intelligence Index לעומת חציון של 130M, תומכת בטענת הספק בדבר "פחות אסימוני חשיבה" מבלי לאשר את התפוקה שמאחוריה.
השלישית היא אם התווית אי-פעם סוטה. ״Beam 2.0״ שהוא צ׳קפוינט אחר ייתן סוף סוף משמעות לסיומת הגרסה, וביום שזה יקרה, שאילתה כמו זו תפסיק לעסוק בהיגיינת שמות ותתחיל לעסוק בהבדל בין שני מודלים. היום זו השאלה מהסוג הראשון. כל מי שמשווה את Beam מול Beam 1.0 משווה מודל לשם המאגר של עצמו — והתוצר המועיל של אותה השוואה הוא הערה לבסס את התצורה שלך על Beam-1.0-501B-A23B ולהפסיק לחפש את שני האיותים.
שום דבר מזה אינו היפותטי: כשלי ה-AI המתועדים ותקריות הסוכנים העומדים מאחורי מהדורות כמו זו מרוכזים בארכיון תקריות ה-AI של OrcaRouter, שבו כל רשומה כוללת מקורות משלה, חומרה, דירוג מהימנות וסימון שנוי במחלוקת.
