Reflection AI、初のオープンウェイトモデルBeamを発表
総パラメータ数501B、アクティブパラメータ数23BのMixture-of-Expertsモデル。コーディング、推論、エージェントを対象としています。
Google DeepMindの元研究者であるMisha LaskinとIoannis Antonoglouが設立したニューヨークの研究所Reflection AIは、2026年10月5日にBeamを発表しました。同社初のフロンティアモデルであり、今後予定されているシリーズの第1弾です。
Beamは、5010億パラメータを持つスパースなMixture-of-Expertsモデルで、各トークンで有効になるのはそのうち約230億パラメータです。事前学習では23.8兆トークンを使用し、その後、Reflectionがオープンな研究機関によるものとしては最大級の強化学習実行の一つと呼ぶトレーニングを行いました。
Reflectionによると、BeamはコーディングやエージェントタスクでGLM 5.2と競合し、Qwen 3.8 Maxに迫る性能を示す一方、総合的な能力ではKimi K3が依然として上回っています。主な強みとして掲げるのは効率性で、GLM 5.2と同等の推論スコアを、推論計算量を3〜4分の1に抑えて実現しています。
モデルは最終レッドチームテスト中です。早期アクセスはウェイトリスト経由で、Reflectionは10月後半にApache 2.0ライセンスで重み、技術レポート、モデルカードを公開する予定です。
要点
Beamはオープンウェイト競争における米国発の有力モデルですが、現時点で試せるのはウェイトリスト登録者のみです。