Przejdź do treści głównej

Ta recenzja nie jest jeszcze dostępna w języku: Polski, więc czytasz oryginał w języku: English.

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.

Spicy Index

68,9/ 100

Wstępny

Freedom Score

Jeszcze nietestowane

Cena
1,50 USD za 1 mln mieszanych tokenów (3 wejściowe : 1 wyjściowy)
Szybkość wyjścia
217 tok/s
Odsetek sukcesów
Zbieramy dane

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.

Co nam się podobało, a co przeszkadzało

Co nam się podobało

  • 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.

Co przeszkadzało

  • 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.

Skąd bierze się Spicy Index modelu Beam 1.0

Każdy wymiar poniżej prowadzi do pełnego wyliczenia: z którego wiersza tabeli pochodzi każdy punkt i dlaczego punkty przepadły.

Publiczne rankingi 40% jakości
Jeszcze nietestowane

W śledzonych publicznych rankingach nie ma jeszcze dokładnego dopasowania. Jak to działa

Roleplay 15% jakości
Jeszcze nietestowane

Nasz zestaw testów roleplayu nie był jeszcze uruchamiany dla tego modelu. Jak to działa

Pisanie kreatywne 15% jakości
62,9
Wykonywanie instrukcji 15% jakości
85,0
Pamięć w długim kontekście 15% jakości
Jeszcze nietestowane

Nasz zestaw testów długiego kontekstu nie był jeszcze uruchamiany dla tego modelu. Jak to działa

Możliwości Waga 10,5%
40,0
Freedom Score Waga 30%
Jeszcze nietestowane

Swoboda nie została zbadana lub dowody są niewystarczające. Index zachowuje pierwotny wynik jakości i możliwości, otrzymuje oznaczenie wstępne i nadal zajmuje miejsce. Brak dowodów nie oznacza zera. Jak to działa

Swoboda nie została zbadana lub dowody są niewystarczające. Index zachowuje pierwotny wynik jakości i możliwości, otrzymuje oznaczenie wstępne i nadal zajmuje miejsce. Brak dowodów nie oznacza zera.

Otwórz pełny raport z testów →

Możliwości punkt po punkcie

Punkty z jawnej tabeli ocen. Poziomy uzyskane przez upscaling i limity ustawione przez nas się nie liczą.

Okno kontekstu (według twórcy)Nie podano
0,0 / 30
Modalności wejścia w SpicyAPITylko tekst
0,0 / 25
Użycie narzędziNarzędzia i tool_choice
15,0 / 15
Ustrukturyzowane wyjścieObsługiwane, zgodność ze schematem potwierdzona
15,0 / 15
Sterowanie rozumowaniem5 poziomów: low · medium · high · xhigh · max
10,0 / 15

Co Beam 1.0 potrafi w SpicyAPI

Wprost z aktualnej specyfikacji modelu w SpicyAPI. Niektórzy twórcy oferują więcej we własnych aplikacjach; tu jest to, co możesz wywołać przez nasze API już dziś.

Możliwości według endpointu
FunkcjaCzat
Okno kontekstu1 048 576 tokenów
Maks. wyjście na żądanie943 718 tokenów
Poziomy rozumowanialow · medium · high · xhigh · max
Wywoływanie narzędziTak
Ustrukturyzowane wyjścieTak
Zobacz wszystkie parametry i przykłady kodu →

Ile to naprawdę trwa

Zmierzone na prawdziwych zadaniach z ostatnich 30 dni, od żądania do gotowego wyniku. Czasy obejmują też nasze własne przebiegi testowe.

Szybkość wyjścia
217 tok/sZ czasem do pierwszego tokena
Odsetek sukcesów
Zbieramy dane

Czas pojawia się, gdy zbierze się co najmniej 10 ukończonych zadań. Odsetek sukcesów jest liczony tylko z zadań klientów i pozostaje ukryty dla wszystkich modeli, dopóki nie zbierzemy pełnych 30 dni ruchu.

Modele, które warto rozważyć zamiast Beam 1.0

Co o tym myślisz?

Czy ta recenzja była przydatna?

Zaloguj się, aby zagłosować.

Komentarze

Komentarze sprawdzamy automatycznie i ręcznie w zespole. Usuwamy spam, treści nieodpowiednie, ataki osobiste i wszystko, co bez zgody wymienia prawdziwą osobę. Zgłoś komentarz, a sprawdzimy go w ciągu jednego dnia roboczego.

Testowałeś ten model? Podziel się tym, co zadziałało. Aby komentować, potrzebujesz darmowego konta – tak trzymamy spam z daleka.

Najczęstsze pytania o Beam 1.0

Wypróbuj Beam 1.0 samodzielnie

Ustaw każdy parametr w Playground i zobacz dokładną cenę przed uruchomieniem.

1,50 USD za 1 mln mieszanych tokenów (3 wejściowe : 1 wyjściowy)

Więcej recenzji

Zobacz rankingi →
  • Small blank marble tiles race along a short brass rail on a basalt plinth into a three-slot marble gate, where a gold filament splits into three channels ending in three neat stacks

    GPT 6.1 Terra

    Pick GPT 6.1 Terra for high-volume screens, documents and writing where reasoning_effort none helps; so far we have run only launch checks, no scored tests.

    Spicy Index
    79,9
    Freedom Score
    —

    Przetestowano 28 paź 2026

    Przeczytaj recenzję
  • Small blank marble tiles race along a short brass rail on a basalt plinth into a three-slot marble gate, where a gold filament splits into three channels ending in three neat stacks

    Kimi K3.1 Pro

    Pick Kimi K3.1 Pro for long-context work with screenshots and clips when you accept always-on thinking; so far we have run only launch checks, no scored tests.

    Spicy Index
    80,4
    Freedom Score
    —

    Przetestowano 28 paź 2026

    Przeczytaj recenzję
  • A burst of golden light filaments fanning low across a shallow glass dish against pure black

    Grok 4.3

    Wybierz Grok 4.3 dla ogromnego kontekstu, prawdziwego przełącznika wyłączającego rozumowanie i pisania bez cenzury w niskiej cenie; pomiń przy potrzebie plików.

    Spicy Index
    77,0
    Freedom Score
    98,9

    Przetestowano 24 wrz 2026

    Przeczytaj recenzję