أطلقت Reflection AI نموذج Beam، وهو نموذج مفتوح الأوزان مبني كخليط خبراء (mixture-of-experts) بإجمالي 501B معامل ونحو 23B معامل نشط لكل token. يحافظ هذا التصميم على بصمة أوزان مقيمة كبيرة مع تقييد الحوسبة لكل تمريرة أمامية على الخبراء النشطين، وهو السبب المعتاد الذي يجعل معماريات MoE جاذبة للخدمة. وقد وُضِع Beam لأعباء البرمجة والمهام الوكيلية، وتصوّره التغطية كإجابة غربية مفتوحة الأوزان عن المختبرات الصينية، قادرة على المنافسة بكلفة حوسبة أقل من النماذج المغلقة المماثلة.
بالنسبة للفرق التي تبني أنظمة وكلاء، النتيجة العملية هي حرية الخيار. يمكن لنموذج مفتوح الأوزان بـ 23B معامل نشط أن يعمل على قدرة حوسبية مملوكة أو محجوزة، ما ينقل قرارين إلى داخل المؤسسة: كلفة inference، التي أصبحت محكومة بالعتاد ونسبة الاستغلال بدلاً من التسعير لكل token، وموقع تخزين البيانات، إذ لا يلزم أن تخرج الـ prompts ومخرجات الأدوات والسياق المسترجَع من بيئة المشغّل. وكلاهما مهم لخطوط المهام الوكيلية التي تحمل آثا
ما لا تُثبته التغطية هو أداء Beam على منصّات تقييم المهام الوكيلية، أو نافذة السياق، أو موثوقية استدعاء الأدوات والمخرجات المهيكلة، أو شروط الترخيص. هذه هي التفاصيل التي تحدد ما إذا كان النموذج قابلاً للنشر في وكلاء إنتاجيين وليس مجرد قابل للتشغيل. تتعامل Behzat AI مع إصدارات مفتوحة الأوزان من هذه الفئة كمرشحين لخط تقييمها، حيث تُقاس كلفة الخدمة وlatency ونجاح المهمة مقابل واجهات API المغلقة التي كان النظام سيستدعيها لولا ذلك.