Reflection 在 Hugging Face 发布其首个开源模型 Beam（Beam-1.0-501B-A23B），为 501B 参数、每 token 激活 23B 的 MoE 模型，采用 Apache 2.0 协议，支持 1M token 上下文，主打编码与智能体场景。
推荐理由：官方博客给出 Beam 的架构细节、基准成绩和部署微调配方，读者可以据此评估在自有硬件上跑前沿开源模型的成本与路径。
Meta 发布开源权重多模态 MoE 模型 Muse Spark Open，总参数约 816B、每 token 激活约 42B，支持文本、图像、音频和视频输入，上下文窗口最高 1M tokens，定位为 agentic coding 模型。
推荐理由：原文给出架构细节、部署配方和实测吞吐数字，开发者可以据此评估如何在自己环境里运行或微调这个 816B 模型。
Mistral 发布 Mistral Large 4 公测预览，模型为 1 万亿总参数、52B 激活参数的原生多模态模型，在本月底开放权重，预览 API 已可在 Mistral Studio 试用。
推荐理由：官方公布参数规模、权重开放时间与多领域基准成绩，可据此了解开源模型当前能力水平与欧洲自建算力路线。
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向部分可信网络防御者开放，后续再面向开发者、企业和消费者推出。
推荐理由：官方公布了定价、输出 token 上限和多项基准成绩，并说明分阶段开放路径，可据此评估其在工程与安全场景的适用性。
