Reflection AI 发布开源权重模型 Beam，面向智能体编码
Reflection AI 发布开源权重模型 Beam，用于智能体编码和长周期任务，总参数 501B、激活参数 23B，报告有效上下文长度 100 万 token。
推荐理由：原文给出 Beam 的参数量、上下文长度和三种精度检查点，并附 AWS 两条部署路径，可据此评估自托管成本。
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AWS Machine Learning Blog精选AI 评分6565 The Decoder精选AI 评分8080 Meta 发布 Muse Spark Open 开放权重模型，816B 参数、支持百万 token 上下文
Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，总参数 816B、激活参数 42B，支持最高一百万 token 上下文和文本、图像、视频、音频输入。
推荐理由：Meta 重返开放权重赛道，读者可对照其参数规模、上下文长度与竞品基准表现判断定位。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，后续再逐步提供给开发者、企业和消费者。
推荐理由：原文给出 Argon 在编码、企业知识工作和网络安全防御上的具体评测与内部落地案例，可据此判断前沿模型的能力边界与分阶段开放策略。