Reflection、米国発のオープンウェイトモデル「Beam」

米Reflectionは5日(米国時間)、同社初のオープンウェイトモデル「Beam」を発表した。パラメータ総数5,010億(501B)、アクティブパラメータ数230億(23B)のMixture-of-Experts(MoE)モデルであり、コーディング、推論、エージェント型ワークロード向けに設計されている。現在はレッドチームによる評価段階で早期受付を開始している。モデルウェイトや技術レポート、モデルカードなどは10月中に公開予定。

Reflectionは、元Google DeepMindの研究者により設立された米国のAIスタートアップ。米国におけるオープンウェイトモデルの開発に力を入れており、Beamが初のオープンウェイトモデルとなる。NVIDIAやSequoia Capitalらから出資を受けている。

Beamのトレーニングでは、コーディングとエージェントのパフォーマンスに重点を置いており、「Qwen 3.8-Maxに迫る性能」としている。「Kimi K3」などの最先端のオープンモデルに対しては能力では及ばないものの、Beamの強みは推論時の効率性にあるという。

Reflectionによれば、Beamの能力は、事前学習と強化学習(RL)の両方への大規模投資によるもの。4週間のトレーニング期間中に1万500台のNVIDIA GB300 GPUを用いて1億回以上のロールアウトを生成するなどで、最先端の推論演算効率を備えた、競争力のあるオープンウェイト性能を実現したという。