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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
Ainda não testado
- Preço
- US$ 1,50 por 1 M de tokens mistos (3 de entrada : 1 de saída)
- Velocidade de saída
- 217 tok/s
- Taxa de sucesso
- Coletando dados
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
- Testado em 28 de out. de 2026
- Metodologia v3.3 →
- Vendemos estes modelos; o preço não entra na nota →
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.
O que gostamos e o que atrapalhou
O que gostamos
- 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.
O que atrapalhou
- 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.
Como Beam 1.0 conquista seu Spicy Index
Cada dimensão abaixo leva ao cálculo completo: a linha da tabela de onde veio cada ponto e por que pontos foram perdidos.
- Rankings públicos 40% da qualidade
- Ainda não testado
- Roleplay 15% da qualidade
- Ainda não testado
- Escrita criativa 15% da qualidade
- 62,9
- Seguimento de instruções 15% da qualidade
- 85,0
- Memória em contexto longo 15% da qualidade
- Ainda não testado
- Capacidade Peso de 10,5%
- 40,0
- Freedom Score Peso de 30%
- Ainda não testado
Ainda sem correspondência exata nos rankings públicos que acompanhamos. Como funciona
Nosso conjunto de testes de roleplay ainda não rodou neste modelo. Como funciona
Nosso conjunto de testes de contexto longo ainda não rodou neste modelo. Como funciona
A liberdade não foi testada ou as evidências são insuficientes. O Index mantém a pontuação original de qualidade e capacidades, recebe a marca preliminar e continua no ranking. Evidência ausente não equivale a zero. Como funciona
A liberdade não foi testada ou as evidências são insuficientes. O Index mantém a pontuação original de qualidade e capacidades, recebe a marca preliminar e continua no ranking. Evidência ausente não equivale a zero.
Abrir o relatório de teste completo →Capacidade, item por item
Pontos da tabela pública de pontuação. Níveis obtidos por ampliação e limites definidos por nós não contam.
- Janela de contexto (publicada pelo criador)Não informado
- 0,0 / 30
- Modalidades de entrada na SpicyAPISó texto
- 0,0 / 25
- Uso de ferramentasFerramentas e tool_choice
- 15,0 / 15
- Saída estruturadaAceito, aderência ao esquema verificada
- 15,0 / 15
- Controle de raciocínio5 níveis: low · medium · high · xhigh · max
- 10,0 / 15
O que Beam 1.0 faz na SpicyAPI
Direto da especificação atual do modelo na SpicyAPI. Alguns criadores oferecem mais nos próprios apps; estas são as funções que você pode usar pela nossa API hoje.
| Recurso | Conversa |
|---|---|
| Janela de contexto | 1.048.576 tokens |
| Saída máxima por solicitação | 943.718 tokens |
| Níveis de raciocínio | low · medium · high · xhigh · max |
| Chamada de ferramentas | Sim |
| Saída estruturada | Sim |
Quanto tempo leva de verdade
Medido em trabalhos reais dos últimos 30 dias, da solicitação ao resultado final. Os tempos incluem nossos próprios testes.
- Velocidade de saída
- 217 tok/sInclui o tempo até o primeiro token
- Taxa de sucesso
- Coletando dados
Um tempo aparece quando há pelo menos 10 trabalhos concluídos. As taxas de sucesso contam só trabalhos de clientes e ficam ocultas para todos os modelos até completarmos 30 dias de tráfego.
Modelos para considerar no lugar de Beam 1.0
Moonshot AI
Kimi K3
A stronger open model?
- Spicy Index
- 77,8+8,9
- Freedom Score
- 74,4
- Preço
- US$ 5,40+260%/ 1 M tokens · entrada/saída 3:1
Callstack
Apex
A cheaper coding-oriented option?
- Spicy Index
- 77,7+8,8
- Freedom Score
- —
- Preço
- US$ 1,13−25%/ 1 M tokens · entrada/saída 3:1
Meta
Muse Wonder 1.0
Multimodal and bigger?
- Spicy Index
- 81,0+12,1
- Freedom Score
- —
- Preço
- US$ 8,00+433%/ 1 M tokens · entrada/saída 3:1
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Perguntas frequentes sobre Beam 1.0
Teste Beam 1.0 você mesmo
Ajuste cada parâmetro no Playground e veja o preço exato antes de rodar.
US$ 1,50 por 1 M de tokens mistos (3 de entrada : 1 de saída)
Mais análises
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- Freedom Score
- —
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- Spicy Index
- 80,4
- Freedom Score
- —
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