# Reflection AI เปิดตัว Beam โมเดล open-weight 501B จะปล่อยน้ำหนักแบบ Apache 2.0 ภายในตุลาคม

> Reflection AI เปิดตัว Beam เมื่อ 5 ต.ค. 2026 โมเดล open-weight แบบ MoE 501B ใช้งานจริง 23B เน้นงานโค้ดและ AI Agent จะปล่อยน้ำหนักแบบ Apache 2.0 ภายในตุลาคม

- ประเภท: ข่าว · หมวด: AI
- เผยแพร่: 2026-10-08T14:20:00.000Z · อัปเดต: 2026-10-08T14:20:00.000Z
- โดย: กองบรรณาธิการ THAI DATA, THAI DATA IT BUSINESS ENTERPRISE
- ที่มา: https://thaidata.co.th/ai/reflection-ai-beam-open-weight-model/

## สรุปประเด็นสำคัญ

- Reflection AI สตาร์ตอัปสหรัฐฯ เปิดตัว **Beam** เมื่อ **5 ตุลาคม 2026** เป็นโมเดล open-weight ตัวแรกของบริษัท แบบ Mixture-of-Experts ขนาด **501B พารามิเตอร์** ใช้งานจริงครั้งละ **23B**
- บริษัทระบุว่าจะปล่อยน้ำหนักโมเดลภายใน **ตุลาคม 2026** ภายใต้สัญญาอนุญาต **Apache 2.0** พร้อมรายงานทางเทคนิค model card และเครื่องมือ fine-tune ระหว่างนี้เปิดให้ผู้ใช้กลุ่มเล็กทดลองผ่าน waitlist
- ฝึกด้วยข้อมูล **23.8 ล้านล้านโทเคน** บน GPU NVIDIA GB300 NVL72 จำนวน 6,144 ตัว และใช้ GB300 **10,500 ตัว** ทำ reinforcement learning นาน 4 สัปดาห์ รวมกว่า 100 ล้าน rollout
- ผลทดสอบที่ Reflection รายงานเอง Beam ได้ **80.1** ใน Terminal Bench v2.1 ใกล้ GLM 5.2 ที่ 81.0 แต่ตามหลัง Kimi K3 ที่ 88.3 จุดขายหลักคือใช้การคำนวณน้อยกว่า GLM 5.2 ราว **3–4 เท่า** ในงานให้เหตุผล
- API รุ่นเบต้าใช้รหัส **Beam-501B-A23B** context window 256K โทเคน ตอบยาวสูงสุด 128K โทเคน ข้อมูลความรู้ถึง 30 มิถุนายน 2026 และรองรับ endpoint แบบเดียวกับ OpenAI

Reflection AI สตาร์ตอัปด้าน AI จากสหรัฐฯ เปิดตัว Beam เมื่อวันที่ 5 ตุลาคม 2026 เป็นโมเดล open-weight ตัวแรกของบริษัท ขนาด 501B พารามิเตอร์ ใช้งานจริงครั้งละ 23B เน้นงานเขียนโค้ดและ AI Agent บริษัทระบุว่าจะปล่อยน้ำหนักโมเดลให้ดาวน์โหลดภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0 ภายในเดือนตุลาคมนี้ ซึ่งเปิดทางให้องค์กรนำไปรันบนโครงสร้างของตัวเองได้

Beam เป็นโมเดล open-weight ตัวแรกหลังจาก Reflection ประกาศเมื่อเดือนสิงหาคม 2025 ว่าระดมทุนได้ 2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพื่อสร้างโมเดลเปิดระดับแนวหน้า บริษัทให้เหตุผลว่าถ้าโมเดลที่เก่งที่สุดอยู่ในมือห้องแล็บแบบปิดไม่กี่ราย คนที่เหลือจะถูกกันออกจากเทคโนโลยีที่กำลังกลายเป็นฐานของทุกระบบ และวางตำแหน่ง Beam ว่าช่วยดันขอบเขตของโมเดล open-weight ฝั่งตะวันตก

## สเปกและวิธีฝึก Beam

Beam ใช้สถาปัตยกรรม sparse Mixture-of-Experts (MoE) ที่เรียกใช้เพียงบางส่วนของโมเดลในแต่ละโทเคน จึงใช้การคำนวณต่อคำตอบน้อยกว่าขนาดเต็ม ตัวเลขสำคัญที่ Reflection เปิดเผยมีดังนี้

| หัวข้อ | รายละเอียด |
| --- | --- |
| ขนาดโมเดล | 501B พารามิเตอร์ ใช้งานจริง 23B ต่อโทเคน |
| ข้อมูลฝึก | 23.8 ล้านล้านโทเคน จากเว็บ แหล่งสาธารณะ และชุดข้อมูลที่ซื้อสิทธิ์ |
| ฝึกเบื้องต้น (pretraining) | ไม่ถึง 4 สัปดาห์ บน NVIDIA GB300 NVL72 จำนวน 6,144 GPU |
| Reinforcement learning | GB300 จำนวน 10,500 GPU นาน 4 สัปดาห์ กว่า 100 ล้าน rollout จากสภาพแวดล้อมฝึกราว 1 ล้านชุด |
| ความยาวบริบท | ฝึกให้รองรับได้ถึง 1 ล้านโทเคน ส่วน API รุ่นเบต้าเปิดที่ 256K โทเคน |
| รูปแบบข้อมูล | ข้อความเท่านั้น (text-only) |

ผู้ใช้ปรับค่า reasoning effort ได้ ค่าต่ำให้คำตอบสั้นและเร็ว ค่าสูงให้โมเดลคิดนานขึ้นสำหรับงานยาก ด้านความปลอดภัย Reflection ฝึกโมเดลแยกอีกตัวเพื่อสอนหลักการด้านความปลอดภัย แล้วรวมความสามารถของสองโมเดลเข้าด้วยกัน และบอกว่าจะเผยแพร่ผลประเมินความปลอดภัยในรายงานทางเทคนิค รวมถึงเปิดซอร์สชุดทดสอบความปลอดภัยที่ใช้ภายใน

![กราฟของ Reflection AI เทียบคะแนน Beam กับปริมาณการคำนวณต่อครั้งใน DeepSWE v1.1, HLE และ Terminal Bench 2.1 จุดสีดำแต่ละจุดคือ Beam ที่ระดับ reasoning effort ต่างกัน เทียบกับโมเดลอื่นที่จุดสี](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/reflection-ai-beam-open-weight-model/reflection-beam-reasoning-efficiency.webp?v=c112a668) _(ภาพ: Reflection AI)_

## Beam เทียบกับโมเดลเปิดจากจีนอย่างไร

Reflection เปรียบ Beam กับโมเดลเปิดชั้นนำหลายตัว และยอมรับเองว่า Kimi K3 ยังนำด้านความสามารถดิบ จุดขายของ Beam คือประสิทธิภาพตอนใช้งาน บริษัทอ้างว่าในงานให้เหตุผลขั้นสูง Beam ได้คะแนนใกล้ GLM 5.2 โดยใช้การคำนวณน้อยกว่า 3–4 เท่า ตัวเลขบางส่วนจากตารางของ Reflection มีดังนี้

| การทดสอบ | Beam | GLM 5.2 | Kimi K3 |
| --- | --- | --- | --- |
| Terminal Bench v2.1 | 80.1 | 81.0 | 88.3 |
| MCP Atlas | 78.7 | 77.8 | 82.3 |
| HLE (ไม่ใช้เครื่องมือ) | 36.2 | 40.5 | 46.9 |
| GPQA Diamond | 90.5 | 91.2 | 93.5 |

![กราฟเทียบคะแนน Beam กับ GLM 5.2 และ Kimi K3 จากตารางของ Reflection AI](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/reflection-ai-beam-open-weight-model/beam-benchmarks-vs-open-models.webp?v=599438d1) _(ภาพ: THAI DATA (ข้อมูล: Reflection AI))_

ตารางเดียวกันยังแสดงว่า DeepSeek V4.1 Flash ได้ 90.6 ใน Terminal Bench v2.1 และ Qwen 3.8 Max ได้ 86.6 ทั้งหมดเป็นผลที่บริษัทรายงานเอง บางค่าอ้างอิงข้อมูลจาก Artificial Analysis และ DataCurve และบางรายการไม่มีคะแนนของคู่เทียบ จึงควรรอผลทดสอบอิสระหลังปล่อยน้ำหนักจริงก่อนตัดสิน

## ใช้งาน Beam ได้ทางไหนบ้างตอนนี้

ช่วงนี้ Beam ยังอยู่ระหว่าง red-teaming และประเมินผลรอบสุดท้าย ช่องทางที่เปิดอยู่มีสองทาง

- **Waitlist สำหรับผู้ใช้กลุ่มเล็ก** ลงชื่อขอทดลองรุ่นแรกผ่านหน้าประกาศของ Reflection
- **Reflection API รุ่นเบต้า** ใช้รหัสโมเดล Beam-501B-A23B มี context window 256K โทเคน ซึ่งเอกสารระบุว่าอาจเปลี่ยนระหว่างเบต้า ตอบยาวสูงสุด 128K โทเคน ข้อมูลความรู้ถึง 30 มิถุนายน 2026 รองรับ reasoning, tool calling และ structured outputs
- **Endpoint แบบเดียวกับ OpenAI** โค้ดที่เรียก Chat Completions ผ่าน SDK ของ OpenAI ใช้ได้เพียงเปลี่ยน base URL และ API key

![หน้าเอกสาร Models ของ Reflection แสดงรหัส Beam-501B-A23B วันที่สร้าง 5 ตุลาคม 2026 ข้อมูลความรู้ถึง 30 มิถุนายน 2026 context window 256K และ max output 128K](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/reflection-ai-beam-open-weight-model/reflection-beam-api-models-docs.webp?v=29da010d) _(ภาพ: Reflection AI (ภาพหน้าจอ))_

Reflection บอกว่าจะเปิดตัว Beam พร้อมพันธมิตรด้านการเผยแพร่และการเชื่อมต่อกับไลบรารีโอเพนซอร์สหลายตัว และย้ำว่า Beam เป็นโมเดลแรกของซีรีส์ ตัวถัดไปกำลังฝึกอยู่

## ทำไมเรื่องนี้สำคัญ

คู่เทียบที่ Reflection เลือกเองล้วนเป็นโมเดลเปิดจากบริษัทจีน ได้แก่ GLM, Kimi, Qwen และ DeepSeek ซึ่งมีหลายรุ่นที่ทำคะแนนนำ Beam จึงเป็นอีกทางเลือกจากบริษัทในสหรัฐฯ ที่มาพร้อมสัญญาอนุญาต Apache 2.0 ซึ่งองค์กรคุ้นเคยจากซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ส คู่กับ[Mistral Large 4](/ai/mistral-large-4-open-weight-1-trillion-preview/) อีกหนึ่งโมเดล open-weight ขนาดใหญ่ที่เปิดตัวในช่วงเดียวกัน

แต่ Beam ยังไม่ได้นำในตารางคะแนน และทุกตัวเลขยังมาจากผู้พัฒนาเพียงฝ่ายเดียว ข้อได้เปรียบเรื่องประสิทธิภาพก็เป็นค่าประมาณจากสูตรคำนวณของ Reflection ซึ่งบริษัทระบุเองว่าไม่ใช่ต้นทุนการให้บริการที่วัดจริง

## ผลต่อองค์กรไทย

- **รอน้ำหนักจริงและรายงานทางเทคนิค** Beam ยังดาวน์โหลดไม่ได้ ณ 8 ตุลาคม 2026 ให้ตรวจไฟล์สัญญาอนุญาต model card และผลประเมินความปลอดภัยเมื่อออกจริง ก่อนบรรจุในแผนงาน
- **ทดสอบภาษาไทยเอง** ประกาศไม่ได้ระบุความสามารถด้านภาษาไทย ทีมที่สนใจควรเตรียมชุดทดสอบจากงานจริงขององค์กร เช่น เอกสารภาษาไทยและโค้ดภายใน เพื่อเทียบกับโมเดลที่ใช้อยู่
- **ประเมินฮาร์ดแวร์ก่อนรันเอง** คำนวณคร่าว ๆ ว่าน้ำหนัก 501B พารามิเตอร์ที่ความละเอียด 8 บิตใช้หน่วยความจำราว 500 GB ยังไม่รวม KV cache จึงต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ GPU หลายใบ องค์กรส่วนใหญ่อาจเริ่มจาก API หรือผู้ให้บริการที่โฮสต์ให้
- **ใช้จุดแข็งเรื่องอธิปไตยข้อมูล** โมเดลที่รันในศูนย์ข้อมูลหรือคลาวด์ในประเทศช่วยคุมการไหลของข้อมูลส่วนบุคคลตาม PDPA ได้ดีกว่าการส่งข้อมูลออกไปยัง API ต่างประเทศ
- **ทีมพัฒนาที่ใช้ SDK ของ OpenAI** ลองสลับ base URL เพื่อเทียบคุณภาพและต้นทุนได้ง่าย ดูประกอบกับ[บทวิเคราะห์ต้นทุน AI ขององค์กรไทย](/ai/ai-cost-price-drop-october-2026-thai-budgets/)

ติดตามข่าว AI และการนำ AI ไปใช้ในองค์กรเพิ่มเติมได้ที่[หมวด AI](/ai/)

## คำถามที่พบบ่อย

### Beam ของ Reflection AI คืออะไร?

Beam คือโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบ open-weight ตัวแรกของ Reflection AI สตาร์ตอัปในสหรัฐฯ เปิดตัวเมื่อ 5 ตุลาคม 2026 เป็นสถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts ขนาด 501B พารามิเตอร์ ใช้งานจริงครั้งละ 23B พารามิเตอร์ ออกแบบมาเพื่องานเขียนโค้ด การให้เหตุผล และงานของ AI Agent

### ดาวน์โหลด Beam มาใช้เองได้เมื่อไร?

ณ 8 ตุลาคม 2026 ยังดาวน์โหลดไม่ได้ Reflection AI ระบุว่า Beam อยู่ระหว่าง red-teaming และประเมินผลรอบสุดท้าย และจะปล่อยน้ำหนักโมเดลพร้อมรายงานทางเทคนิคและ model card ภายในเดือนตุลาคม 2026 ระหว่างนี้เปิดให้ผู้ใช้กลุ่มเล็กทดลองผ่าน waitlist

### สัญญาอนุญาต Apache 2.0 ของ Beam ใช้เชิงพาณิชย์ได้หรือไม่?

Apache 2.0 อนุญาตให้ทำซ้ำ ดัดแปลง และแจกจ่ายต่อโดยไม่มีค่าใช้จ่าย รวมถึงให้สิทธิ์ด้านสิทธิบัตรจากผู้ร่วมพัฒนา โดยต้องแนบสำเนาสัญญาอนุญาตและคงคำประกาศลิขสิทธิ์ไว้ เมื่อ Reflection ปล่อย Beam ภายใต้ Apache 2.0 จริง องค์กรจึงนำไปใช้เชิงพาณิชย์ได้ แต่ควรอ่านไฟล์สัญญาที่มากับน้ำหนักโมเดลอีกครั้ง

### Beam เก่งกว่าโมเดลเปิดจากจีนหรือไม่?

ไม่ทุกด้าน ตารางผลทดสอบที่ Reflection เผยแพร่เองแสดงว่า Beam ทำได้ใกล้ GLM 5.2 แต่ยังตามหลัง Kimi K3, GLM 5.3 และ Qwen 3.8 Max ในหลายรายการ บริษัทชูว่า Beam ใช้การคำนวณตอนตอบน้อยกว่า GLM 5.2 ราว 3–4 เท่าในงานให้เหตุผล ตัวเลขทั้งหมดยังไม่ผ่านการทดสอบโดยหน่วยงานอิสระ


## แหล่งอ้างอิง

- [Introducing Beam: Reflection’s 501B open-weight model](https://reflection.ai/blog/introducing-beam) — Reflection AI
- [Models - Reflection Developer Docs](https://developers.reflection.ai/models) — Reflection AI
- [Building Frontier Open Intelligence](https://reflection.ai/blog/building-frontier-open-intelligencence) — Reflection AI
- [Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0) — The Apache Software Foundation