Reflection AIは、初のオープンウェイトモデルBeamを発表した。Sparse Mixture-of-Expertsアーキテクチャで開発されたこのモデルは、合計501ビリオンのパラメータを持ち、トークンごとに23ビリオンがアクティブになる。コーディング、推論、エージェントベースのタスクに重点を置くBeamは、23.8トリリオントークンで事前学習され、1ミリオントークンのコンテキストウィンドウを提供する。強化学習フェーズでは、4週間にわたって10千500台のNvidia GB300 GPUが使用され、100ミリオンを超えるロールアウトが生成され、約1.3ビリオンのサンドボックスが実行された。
同社独自のテストによると、Beamは難易度の高い推論ベンチマークにおいて、GLM-5.2と同等の性能を3〜4分の1の推論計算量で実現しているという。ただし、この結果はまだ独立した形で検証されていない。モデルはSWE Bench Pro v2-Hardで77.2、Terminal Bench v2.1で80.1、SWE Bench Verifiedで80.9ポイントを記録した。同社は、Kimi K3のようなより大規模なオープンモデルが生の性能では上回っていることを認めている。
テキストのみに対応するBeamは、ツールの使用とウェブアクセスによって調査を行うことができる。2024年にGoogle DeepMindの元研究者2人によって設立されたReflection AIは、約4.7ビリオンドルの投資を受けており、直近のラウンドでの評価額は25ビリオンドル。モデルの重みと開発者ツールは10月に公開される予定だ。
背景
BeamはFikirPilotのアーカイブでは新しい名前ではない。過去90日間でこの名前が登場する記事を3本配信しており、最新のものは2026年10月6日付だ。