Reflection、Apache 2.0の501BオープンウェイトモデルBeamを発表
オープンウェイトMoEApache 2.0コーディングAIReflection
Reflectionが初のフロンティアオープンウェイトモデル「Beam」を発表した。総パラメータ501B・アクティブ23BのMoEで、コンテキスト長は100万トークン。Apache 2.0で今月中に重みを公開する。推論計算量はGLM-5.2比で3〜4分の1と主張する。
何が発表されたか
- Reflectionが、同社初のフロンティアオープンウェイトモデル「Beam」を発表した。テキスト専用のスパースMixture-of-Expertsモデル。
- 規模は総パラメータ501B、アクティブパラメータ23B。学習トークンは23.8兆で、ミッドトレーニング段階でコンテキスト長を100万トークンまで拡張したとしている。
- ライセンスはApache 2.0。重みと技術レポート、モデルカード、開発者向けの資料を「今月中」に公開する予定。
- ベンチマークはコーディングとエージェント系のタスクを中心に公表している。SWE Bench Pro v2-Hardが77.2、Terminal Bench v2.1が80.1、DeepSWE v1.1が44.4。
- 推論の計算効率について、推論系ベンチマークでGLM-5.2と同等のスコアを、3〜4分の1の推論計算量で達成したと説明している。
- 先行利用は platform.reflection.ai から申し込める。
開発者への影響
- Apache 2.0でのオープンウェイト公開は、自社サーバーや社内環境で動かす選択肢が増えることを意味する。顧客データを外部APIに出せない案件で、検討対象に入れやすいライセンスだ。
- コンテキスト100万トークンは、大規模なコードベースや長い仕様書をまとめて読ませる使い方に向く。ただしアクティブ23BのMoEとはいえ総パラメータ501Bなので、ローカル実行には相応のGPUメモリが必要になる。個人PCで気軽に動かす規模ではない。
- 強みとして示されているのがコーディングとエージェント系ベンチマークであり、コード生成や自動化ワークフローの用途が想定しやすい。一方でテキスト専用モデルなので、画像や音声を扱う工程は別のモデルと組み合わせる前提になる。
- 現時点では重みが未公開で、先行利用の申し込み段階。実際の使い勝手やホスティング先の料金は、重みと技術レポートが出てから判断するのが安全だ。公開のタイミングを待って評価したい。