Beam：美国的大开源模型
来自 No Priors · 期号 2026-10-10
摘要
ReflectionAI 联合创始人兼 CEO Misha Laskin 认为，开源模型将赢得全球大部分 token 需求。 公司刚发布了 5000 亿参数的开源推理模型 Beam。Laskin 解释了 Beam 的预训练和强化学习过程，以及它如何实现推理效率。 他认为，企业计算正在从“租用智能”转向“拥有智能”。开源模型让企业可以自己部署和定制，而不是每次调用都付费。 谈到中国的开源模型生态，Laskin 表示竞争是好事。中国模型的开源策略推动了整个行业进步，也迫使美国公司做得更好。 关于安全性，他认为开源模型的安全研究本身是好事，但需要找到平衡点：既不让模型造成危害，也不让安全限制变成控制工具。 “开源模型可能会加速科学发现的速度，因为更多研究者可以接触到前沿能力。”
深读
本期速览 ReflectionAI 联合创始人兼 CEO Misha Laskin（前 Google DeepMind 研究员）认为，开源模型将赢得全球大部分 token 需求，就像 Linux 统治了服务器市场。他判断，全球 token 需求中开源占比已从六个月前的 30% 翻转为 70%，并且这一趋势只会加速。 公司刚发布了 5000 亿参数的开源推理模型 Beam（230 亿活跃参数），在编码和 agent 任务上比同能力级别的模型快 3-4 倍。Laskin 详细解释了 Beam 的预训练和强化学习过程，以及企业计算如何从"租用智能"转向"拥有智能"。 --- 开源模型已占 token 需求 70%，并将继续扩大（约 25:00–27:00） Misha Laskin 认为，全球 token 需求中开源占比已从六个月前的 30% 翻转为 70%，并且这一趋势只会加速。 他援引 OpenRouter 和 Vercel 等网关的数据，指出六个月前还是"七三开"（闭源占七成），现在已完全翻转。他预测，最终世界会像操作系统市场一样——95% 以上的服务器运行 Linux，但微软和苹果仍然极其有价值。 > "I suspect that the world is gonna look not too dissimilar from operating systems where 95% plus of servers, computers in the world run on an open source operating system like Linux." 意即：他推测世界会与操作系统市场非常相似，全球 95% 以上的服务器和计算机运行开源操作系统（如 Linux）。 Laskin 强调，开源模型并不意味着经济价值会消失。模型本身可以免费，但运行它所需的 GPU 集群、推理软件、agent 框架仍然昂贵。因此，围绕开源模型会形成一个价值巨大的商业生态，包括模型公司、分销商、基础设施提供商。 关于企业采用路径，Laskin 观察到，企业通常先通过闭源模型建立大规模工作负载（年支出 1 亿美元以上很常见），然后才转向开源以降低成本。他认为，企业级 token 消费的主要来源不会是定制化模型，而是定制化系统，企业拿开源模型，围绕它搭建 agent 框架，而不是直接微调模型本身。 --- 强化学习是效率提升的关键，Beam 比同类快 3-4 倍（约 12:00–22:00） Laskin 认为，强化学习（RL）是让模型变得更高效的核心手段，Beam 的推理效率优势正源于此。 Beam 是一个 5000 亿参数的开源推理模型（230 亿活跃参数），在编码和 agent 任务上表现突出。它的预训练用了 6000 块 GB300 运行约 12 天，而强化学习则用了…