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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.

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Spicy Index

68.9/ 100

잠정

Freedom Score

아직 테스트 안 함

가격
US$1.50 혼합 100만 토큰당 (입력 3 : 출력 1)
출력 속도
초당 217토큰
성공률
데이터 수집 중

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.

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.

Try Beam 1.0 →

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.

좋았던 점과 아쉬웠던 점

좋았던 점

  • 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_choice takes a string or an object, so you can name a tool.

아쉬웠던 점

  • 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.

text
Plan a repository migration with ordered edits, acceptance checks and rollback points.

Run this prompt on Beam 1.0 →

2. A tool step. One function, tool_choice set to auto.

text
Call report_status with status ready.

Run this prompt on Beam 1.0 →

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.

Beam 1.0의 Spicy Index 구성

아래 각 항목에서 채점 세부 내용으로 이동할 수 있습니다. 모든 점수가 어느 행에서 나왔는지, 왜 감점됐는지 확인하세요.

공개 리더보드 품질의 40%
아직 테스트 안 함

추적 중인 공개 리더보드에 아직 정확히 일치하는 항목이 없습니다. 작동 방식

롤플레이 품질의 15%
아직 테스트 안 함

이 모델에는 아직 롤플레이 테스트를 돌리지 않았습니다. 작동 방식

창작 글쓰기 품질의 15%
62.9
지시 이행 품질의 15%
85.0
긴 컨텍스트 기억 품질의 15%
아직 테스트 안 함

이 모델에는 아직 긴 컨텍스트 테스트를 돌리지 않았습니다. 작동 방식

기능 가중치 10.5%
40.0
Freedom Score 가중치 30%
아직 테스트 안 함

자유도가 미측정이거나 근거가 부족합니다. Index는 원래 품질·기능 점수를 유지하고 잠정 표시로 순위에 포함됩니다. 근거가 없다고 0점으로 처리하지 않습니다. 작동 방식

자유도가 미측정이거나 근거가 부족합니다. Index는 원래 품질·기능 점수를 유지하고 잠정 표시로 순위에 포함됩니다. 근거가 없다고 0점으로 처리하지 않습니다.

전체 테스트 리포트 보기 →

기능 항목별 점수

공개 채점표의 점수입니다. 업스케일로 만든 해상도나 당사가 자체적으로 둔 제한은 반영하지 않습니다.

컨텍스트 창(개발사 공개값)명시 안 됨
0.0 / 30
SpicyAPI 입력 형식텍스트만
0.0 / 25
도구 사용도구와 tool_choice
15.0 / 15
구조화된 출력지원, 스키마 준수 확인
15.0 / 15
추론 제어5단계: low · medium · high · xhigh · max
10.0 / 15

SpicyAPI에서 지원하는 Beam 1.0 기능

SpicyAPI의 실시간 모델 사양에서 그대로 가져왔습니다. 개발사가 자사 앱에서 더 많은 기능을 제공할 수도 있지만, 여기 있는 것은 지금 당사 API로 호출할 수 있는 기능입니다.

엔드포인트별 기능
기능채팅
컨텍스트 창1,048,576토큰
요청당 최대 출력943,718토큰
추론 단계low · medium · high · xhigh · max
도구 호출예
구조화된 출력예
모든 파라미터와 코드 예시 보기 →

실제로 걸리는 시간

지난 30일 동안의 실제 작업에서 요청부터 완성까지를 측정했습니다. 시간에는 당사가 직접 돌린 테스트 작업도 포함합니다.

출력 속도
초당 217토큰첫 토큰까지의 시간 포함
성공률
데이터 수집 중

완료된 작업이 10건 이상 모이면 시간을 표시합니다. 성공률은 고객 작업만으로 계산하며, 30일 분량의 트래픽이 모일 때까지 모든 모델에서 숨겨 둡니다.

Beam 1.0 대신 고려할 만한 모델

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댓글

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Beam 1.0 자주 묻는 질문

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