맞대결

Beam vs GLM 5.2

8:5

Beam은 공통 벤치마크 13개 중 8개에서 승리

결론

Reflection이 대표 주장에 내세운 비교 대상이며, Beam은 충분히 경쟁력을 보여 줍니다. 공통 벤치마크 13개 중 8개에서 앞서며, 여기에는 SWE-Bench Pro v1, MCP Atlas, AutomationBench, IFBench가 포함됩니다. 반면 GLM 5.2는 어려운 추론 과제(AIME, HLE, GPQA, CritPt)와 Terminal-Bench에서 근소하게 앞섭니다. Reflection에 따르면 Beam은 추론 연산량을 3~4배 적게 사용하면서 비슷한 추론 점수를 냅니다.

벤치마크별 비교

벤치마크	Beam	GLM 5.2	차이
DeepSWE v1.1	44.4	44.0	+0.4
SWE-Bench Pro v1	65.5	62.1	+3.4
Terminal-Bench v2.1	80.1	81.0	-0.9
AIME 2026	97.8	99.2	-1.4
Humanity's Last Exam (no tools)	36.2	40.5	-4.3
CritPt (AA)	16.3	20.9	-4.6
GPQA Diamond	90.5	91.2	-0.7
AutomationBench (public)	37.0	26.2	+10.8
MCP Atlas	78.7	77.8	+0.9
τ³ banking	38.0	37.1	+0.9
AA-LCR (long context)	79.3	78.3	+1.0
LongBench v2	65.5	64.0	+1.5
IFBench	79.7	73.3	+6.4

모든 점수는 Reflection의 발표(2026년 10월 8일 개정판)에서 가져왔습니다. GLM 5.2의 점수는 Reflection이 Artificial Analysis와 DataCurve를 인용한 값입니다.

두 모델

	Beam	GLM 5.2
개발사	Reflection AI	Z.ai (Zhipu AI)
기반 국가	미국	중국
매개변수(전체 / 활성)	501B / 23B	753B / 40B
가중치	Apache 2.0, 2026년 10월 후반 공개 예정	MIT
출시일	2026년 10월 5일	2026년 6월 16일
이용 방법	대기자 명단에 등록해야 하는 베타 API, 가중치는 추후 공개	Hugging Face, Z.ai API, OpenRouter