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Beam 1.0 Review: Reflection AI's Open-Weight Coding Model With a 1M-Token Window
Pick Beam 1.0 for coding and agent loops where token economy matters; Reflection says Kimi K3 is ahead on raw capability, and we haven't measured Beam.
Freedom Score
Non ancora testato
- Prezzo
- 1,50 USD per 1 M di token misti (3 in ingresso : 1 in uscita)
- Velocità di output
- 217 tok/s
- Tasso di successo
- Raccolta dati in corso
Beam 1.0 is Reflection AI's open-weight model for coding, reasoning and long-horizon agent work, released in October 2026. Reflection describes a sparse mixture-of-experts network with about 501 billion parameters, of which roughly 23 billion are active per token. On our API it is a text-only OpenAI-compatible chat endpoint with a 1,048,576-token input budget, replies up to 943,718 tokens, streaming, tool calls and five reasoning levels, at $1 per million input tokens and $3 output.
- SpicyAPI Engineering
- Testato il 28 ott 2026
- Metodologia v3.3 →
- Vendiamo questi modelli; il prezzo non entra nei punteggi →
The verdict
This is a catalogue review: we have not run our own quality or content tests. Reflection reports 81.6% on SWE-Bench Verified and 80.1% on Terminal Bench v2.1; those are published by Reflection, not independent results. Reflection concedes that Kimi K3 is ahead on raw capability, and an independent index scores Beam below the median of similar open-weight models. The pitch is efficiency: Reflection claims about three times fewer reasoning tokens, which matters because reasoning tokens bill as output.
Key facts
- Tested by us: catalogue check and launch smoke run only, no quality or content tests; benchmarks are published by Reflection
- Price: $1 per million input tokens, $0.10 cached and $3 output
- Limits: 1,048,576-token context, replies up to 943,718 tokens (default 4,096), text-only input, up to 128 tools
- Reasoning: low, medium, high, xhigh or max; medium is the default
- Publisher notes: knowledge cutoff 30 June 2026
- Sources: the scoring rules are on our review methodology page, and the full parameter list is on the Beam 1.0 model page.
Cosa ci è piaciuto e cosa l’ha frenato
Cosa ci è piaciuto
- Open weights. Inspect, fine-tune or self-host under the publisher's licence terms; read the licence on the model card.
- A million-token window for whole repositories.
- Token economy. Reflection's pitch is fewer reasoning tokens per answer, which lowers output cost.
- Five reasoning levels, low to max.
- Flexible tools.
tool_choicetakes a string or an object, so you can name a tool.
Cosa l’ha frenato
- Not the top open model. Reflection concedes Kimi K3 is ahead on raw capability.
- Text only. No image parts.
- Reasoning counts toward max_tokens, so the visible answer has to fit what remains.
- Reasoning cannot be switched off. The endpoint starts at low.
- Unmeasured by us. Benchmarks are the publisher's.
What we tested
We have not run Beam 1.0 through our capability sets or content levels. This page uses Reflection's model card, the limits and parameters of our endpoint and the live price on the model page. We quote only the two coding benchmarks Reflection publishes, labelled as its own.
Prompts that worked
Starting points based on the endpoint's shape, not prompts we benchmarked.
1. Plan a migration. A repository-scale planning task.
Plan a repository migration with ordered edits, acceptance checks and rollback points.2. A tool step. One function, tool_choice set to auto.
Call report_status with status ready.Settings that matter: start at medium reasoning, use low for quick edits and xhigh or max for hard debugging; keep max_tokens high enough for reasoning plus the answer; MCP-style tools are exposed as function definitions on your side.
Roleplay and how far it writes
We have not tested Beam 1.0 on our content levels yet, so this review makes no claim about how far it writes or how often it softens or refuses. The model page carries no content-test results for it either. On our API we add no content filter; whatever comes back is the model's own behaviour.
Not tested yet: all five content levels, roleplay quality over many turns, and languages other than English. We will add results here once the runs are done.
Every character in a request should be an adult, keep real, identifiable people out of it, and you're responsible for the law where you publish.
Alternatives
- A stronger open model? Kimi K3 is the one Reflection itself says is ahead, and it has a full review.
- A cheaper coding-oriented option? Apex is specialised for React Native at $0.50 in.
- Multimodal and bigger? Muse Wonder 1.0 accepts images, video and audio.
Come Beam 1.0 si guadagna il suo Spicy Index
Ogni dimensione qui sotto porta al calcolo completo: la riga della tabella da cui viene ogni punto e perché i punti sono stati persi.
- Classifiche pubbliche 40% della qualità
- Non ancora testato
- Roleplay 15% della qualità
- Non ancora testato
- Scrittura creativa 15% della qualità
- 62,9
- Rispetto delle istruzioni 15% della qualità
- 85,0
- Memoria su contesto lungo 15% della qualità
- Non ancora testato
- Capacità Peso 10,5%
- 40,0
- Freedom Score Peso 30%
- Non ancora testato
Ancora nessuna corrispondenza esatta nelle classifiche pubbliche che seguiamo. Come funziona
La nostra batteria di roleplay non è ancora stata eseguita su questo modello. Come funziona
La nostra batteria sul contesto lungo non è ancora stata eseguita su questo modello. Come funziona
La libertà non è stata testata o le prove sono insufficienti. L'Index mantiene il punteggio originale di qualità e capacità, è segnato come preliminare e continua a ricevere una posizione. Una prova mancante non vale zero. Come funziona
La libertà non è stata testata o le prove sono insufficienti. L'Index mantiene il punteggio originale di qualità e capacità, è segnato come preliminare e continua a ricevere una posizione. Una prova mancante non vale zero.
Apri il report di prova completo →Capacità, voce per voce
Punti dalla tabella di valutazione pubblica. I livelli ottenuti con upscaling e i limiti fissati da noi non contano.
- Finestra di contesto (dichiarata dallo sviluppatore)Non dichiarato
- 0,0 / 30
- Modalità di input su SpicyAPISolo testo
- 0,0 / 25
- Uso di strumentiStrumenti e tool_choice
- 15,0 / 15
- Output strutturatoAccettato, aderenza allo schema verificata
- 15,0 / 15
- Controllo del ragionamento5 livelli: low · medium · high · xhigh · max
- 10,0 / 15
Cosa sa fare Beam 1.0 su SpicyAPI
Preso direttamente dalla specifica attiva del modello su SpicyAPI. Alcuni sviluppatori offrono di più nelle proprie app; questo è ciò che puoi chiamare oggi tramite la nostra API.
| Funzione | Conversazione |
|---|---|
| Finestra di contesto | 1.048.576 token |
| Output massimo per richiesta | 943.718 token |
| Livelli di ragionamento | low · medium · high · xhigh · max |
| Chiamata di strumenti | Sì |
| Output strutturato | Sì |
Quanto ci mette davvero
Misurato su lavori reali degli ultimi 30 giorni, dalla richiesta al risultato finale. I tempi includono anche i nostri test.
- Velocità di output
- 217 tok/sTempo al primo token incluso
- Tasso di successo
- Raccolta dati in corso
Un tempo compare quando ci sono almeno 10 lavori completati. I tassi di successo contano solo i lavori dei clienti e restano nascosti per tutti i modelli fino a 30 giorni completi di traffico.
Modelli da considerare al posto di Beam 1.0
Moonshot AI
Kimi K3
A stronger open model?
- Spicy Index
- 77,8+8,9
- Freedom Score
- 74,4
- Prezzo
- 5,40 USD+260%/ 1 M token · ingresso/uscita 3:1
Callstack
Apex
A cheaper coding-oriented option?
- Spicy Index
- 77,7+8,8
- Freedom Score
- —
- Prezzo
- 1,13 USD−25%/ 1 M token · ingresso/uscita 3:1
Meta
Muse Wonder 1.0
Multimodal and bigger?
- Spicy Index
- 81,0+12,1
- Freedom Score
- —
- Prezzo
- 8,00 USD+433%/ 1 M token · ingresso/uscita 3:1
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Commenti
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Domande frequenti su Beam 1.0
Prova Beam 1.0 di persona
Imposta ogni parametro nel Playground e vedi il prezzo esatto prima di avviare.
1,50 USD per 1 M di token misti (3 in ingresso : 1 in uscita)
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- Freedom Score
- —
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