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Reflection AIは2026年10月5日付の公式発表で、同社初のオープンウエートモデル「Beam」を発表した。コーディング、推論、エージェント型タスクを対象とする。発表時点では最終的なレッドチーミングと評価を進めており、モデルの重みは10月中に公開する予定だ。
総5010億パラメーター、各トークンで230億を稼働
ロイターによると、Reflection AIはNVIDIAが出資するAI新興企業で、元DeepMind研究者のMisha LaskinとIoannis Antonoglouが2024年に設立した。Beamは、コーディングやエージェント型タスクでDeepSeekやKimiなど低コストの中国製モデルへの対抗を狙う。
同社の説明では、Beamは総パラメーター数5010億のMixture-of-Experts（MoE）モデルだ。総パラメーターの一部を選択的に使う設計で、各トークンの処理でアクティブになるパラメーターは230億としている。
学習にも大規模な計算資源を投入した。同社によれば、事前学習に用いたデータは23.8兆トークン。強化学習ではNVIDIA GB300 GPUを1万500基、4週間使用し、1億件超のロールアウトを生成した。
同社が公表した評価では、BeamはGLM-5.2と競争力があり、コーディングなどではQwen3.8-Maxに近づいている。一方、純粋な能力ではKimi K3などが先行していると認めている。
推論効率の比較にも条件がある。同社はアクティブパラメーターと生成トークン数から計算量を推計しているが、入力処理、文脈長に依存する注意機構の演算、提供基盤の負荷は除外している。この値は実測の推論費用ではない。
早期版から重みと技術資料の公開へ
早期版は選ばれた利用者向けに提供されている。発表時点では最終的なレッドチーミングと評価が進行中で、同社は10月中にApache 2.0ライセンスで重みを公開する方針を示した。
重みとともに、技術報告、モデルカード、実行・評価・微調整用の開発者向け資料なども公開する予定だ。一般向けの重みと関連資料の公開は次の段階となる。
