Reflection: Beam 1.0 501B A23B

Yansıma: Beam 1.0 501B A23B, Reflection tarafından sunulan bir metin modelidir. Kodlama ve uzun ufuklu ajanik iş akışları için tasarlanmış, açık ağırlıklı bir akıl yürütme modelidir ve 501B toplam parametre ile token başına 23B aktif parametreye sahip seyrek bir uzman karışımı mimarisi kullanır. Sağlayıcı modeli 2026-10-16 tarihinde yayımlamıştır ve bilgi kesim tarihi 2026-06-30'dur.

Model metin alır ve metin döndürür. Bağlam penceresi 1.048.576 token, maksimum çıktı ise 943.718 tokendır; böylece tek bir istekte çok büyük girdileri tutabilir ve çok uzun yanıtlar üretebilir. Akıl yürütme modelin tasarımının bir parçasıdır: desteklenen parametreler arasında reasoning, reasoning_effort ve include_reasoning bulunur; bunlar akıl yürütmenin döndürülüp döndürülmeyeceğini ve buna ne kadar çaba harcanacağını kontrol etmenizi sağlar. Ayrıca tools ve tool_choice ile araç kullanımını, response_format ve structured_outputs ile yapılandırılmış çıktıları destekler.

Bu yetenekler birkaç pratik kullanıma işaret eder. Uzun ufuklu ajanik iş akışları büyük bağlam ve araç desteğine uyar, çünkü bir ajan uzun bir adım geçmişini taşıyabilir ve birçok tur boyunca araçları çağırabilir. Kodlama görevleri akıl yürütme odağına uyar; bu, bağlam içinde büyük bir kod tabanı üzerinde çalışmak ya da uzun çıktılar boyunca kod üretip revize etmek anlamına gelebilir. Yapılandırılmış çıktı ve araç parametreleri ayrıca makine tarafından okunabilir yanıtlar veya harici işlevlere düzenlenmiş çağrılar gerektiren ardışık düzenlere uygundur. Bağlam penceresi büyük olduğu için, uzun belgeleri özetleme veya sorgulama gibi görevler parçalara ayırmadan yapılabilir ve yüksek çıktı tavanı, tek bir yanıtın kapsamlı olması gerektiğinde yardımcı olur.

Modeli api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden "reflection/beam-1.0-501b-a23b" model kimliğiyle çağırırsınız. Desteklediği istek parametreleri şunlardır: frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs ve top_p. Örnekleme temperature, top_p, top_k ve min_p ile ayarlanabilir; cezalar, seed değerleri, durdurma dizileri ve log olasılığı seçenekleri ise yeniden üretilebilirliği ve çıktı şekillendirmeyi kapsar.

Metne özel bir modeldir, bu nedenle görüntü veya ses girdisi kabul etmez ve çıktısı yalnızca metindir. Göreviniz başka bir modaliteye bağlıysa, farklı bir model daha uygun olur. 2026-06-30 bilgi kesim tarihi ayrıca bu tarihten sonraki her şeyin eğitim verisinin dışında olduğu anlamına gelir; bu nedenle çok yeni bilgiler için bunu istemde sağlamanız veya araçları kullanmanız gerekir.