Reflection AI · 2026年10月5日発表
Beam：少ない計算資源でより多くをこなすオープンウェイトモデル
BeamはReflection AI初のオープンウェイトモデルです。1トークンあたり23Bのパラメータのみを活性化する、501BのMixture-of-Expertsモデルです。コーディング、推論、エージェント処理を想定しており、Reflectionによると、推論時の計算量を3〜4分の1に抑えながら、難しい推論ではGLM 5.2に匹敵します。
現在の公開状況
Beamはウェイトリストとともに発表されました。今すぐできることと、できないことを紹介します。
ベータAPI（ウェイトリスト）
一部の早期アクセスユーザー向けの、OpenAI互換Chat Completionsエンドポイント。
Hugging Faceでのオープンウェイト
2026年10月後半にApache 2.0で公開予定。現時点で公開リポジトリはありません。
OpenRouter
まだOpenRouterのカタログには掲載されていません。
Ollama / LM Studio
利用できません。4-bitの重みでも約250 GBのメモリが必要となるため、ローカルでの利用は大型ワークステーションに限られます。
1分でわかる
Beamとは何か、そして「西側のDeepSeek」と呼ばれる理由
Reflection AIは、元Google DeepMind研究者のMisha LaskinとIoannis Antonoglouが2024年に設立したニューヨークの研究所です。Beamは同社初のフロンティアモデルであり、計画されているシリーズの第1弾です。
売りは効率性です。Beamは疎なMixture-of-Expertsモデルで、501Bのパラメータのうち、各トークンの処理に使われるのは約23Bだけです。そのため、非常に大規模なモデルの知識を活用しながら、提供コストを中規模モデルに近い水準に抑えられます。
「オープンウェイト」とは、Reflectionが2026年10月後半にApache 2.0ライセンスで重みを公開するとしていることを意味します。公開後は誰でもダウンロードし、自分のハードウェアで実行、ファインチューニング、デプロイできます。それまでは、ウェイトリスト制のベータ版APIを通じて利用できます。
投資家や報道機関は、BeamをDeepSeek、Alibaba（Qwen）、Z.ai（GLM）、Moonshot AI（Kimi）など、中国の研究所が開発した高性能なオープンモデルに対する米国発の回答と位置づけています。Reflection自身は慎重な姿勢を保っており、自社のチャートでは、生の能力ではKimi K3が依然として上回っています。
ベンチマーク
最強クラスのオープンモデルと比べたBeamのスコア
Reflectionの発表から抜粋した結果です。スコアが公表されている項目では、BeamをGLM 5.2およびKimi K3と比較しています。
SWE-Bench Pro v1
Terminal-Bench v2.1
τ³ banking
MCP Atlas
GPQA Diamond
Humanity's Last Exam (no tools)
ベンダー公表スコア。独立した検証はまだ行われていません。
21件のベンチマークすべて効率性についての主張
難度の高い推論で、GLM 5.2より推論時の計算量を3～4倍削減
Reflectionは、計算量を2 × 有効パラメータ数 × 生成トークン数として見積もっています。有効パラメータ数は23Bで、強化学習に長さのペナルティを組み込んでいるため、Beamはより大規模なオープンモデルよりも回答あたりのFLOPsが少なくなります。これはArtificial AnalysisとDataCurveのデータに基づく同社独自の推定値です。プロンプトのプレフィルやサービングのオーバーヘッドは含まれておらず、独立した再現検証も行われていません。
- 1トークンあたり23Bのアクティブパラメータ
- 調整できる推論の強度
- 不要な推論トークンを避けるように学習
直接比較
Beamの比較
両モデルが報告したすべてのベンチマークに加え、モデルサイズ、ライセンス、利用状況を並べて比較できるページ。
Z.ai (Zhipu AI)
Beam vs GLM 5.2
Moonshot AI
Beam vs Kimi K3
Alibaba (Qwen)
Beam vs Qwen 3.8 Max
DeepSeek
Beam vs DeepSeek V4.1 Flash
Z.ai (Zhipu AI)
Beam vs GLM 5.3
NVIDIA
Beam vs Nemotron 3 Ultra
Thinking Machines Lab
Beam vs Inkling
最新
Beamのニュース
すぐわかる回答
よくある質問
Reflection Beamとは？
BeamはReflection AIが開発した大規模言語モデルで、2026年10月5日に発表されました。総パラメータ数5010億、トークンあたりのアクティブパラメータ数230億のスパースなMixture-of-Expertsモデルで、コーディング、推論、エージェント型の作業向けに設計されています。Reflection初のオープンウェイトモデルです。
Beamを開発しているのは？
Reflection AIはニューヨークを拠点とする研究機関で、2024年にMisha Laskin（CEO）とIoannis Antonoglouによって設立されました。2人ともGoogle DeepMindの元研究者です。投資家にはNvidia、Sequoia、Citigroupが含まれます。
Beamはオープンソースですか？
Beamはオープンウェイトです。Reflectionによると、重みはApache 2.0ライセンスで公開され、商用利用、改変、再配布が可能です。ただし、学習データは公開されません。一部に独自ライセンスのデータセットが使われています。
Beamの重みはいつ公開されますか？
Reflectionは技術レポート、モデルカード、実行・評価・ファインチューニング用ツールとともに「今月後半」、つまり2026年10月に公開するとしています。正確な日付は発表されていません。最新状況はリリーストラッカーで確認できます。
今すぐBeamを使うには？
ReflectionのベータAPIのウェイトリストに登録してください。承認されたユーザーは、モデルID Beam-501B-A23Bを指定して、https://api.reflection.ai/openai/v1 のOpenAI互換エンドポイントを利用できます。重みの公開後は、自分で実行するか、ホスティングプロバイダーを通じて利用することもできます。