発表
2026年10月5日、米スタートアップ Reflection AI は初の オープンウェイト モデル Beam を発表しました。総パラメータ 5,010億、アクティブ230億 の 疎な Mixture-of-Experts(MoE) で、コーディング、推論、エージェント 向けです。重みは Apache 2.0 で「今月中」 に公開予定で、技術レポート、モデルカード、ファインチューニング用ツールも出すとしています。
10月12日時点: 重みは 未公開。現在は ウェイトリスト制のベータ API のみで、価格も非公開です。最終的なレッドチーミングと評価が続いています。
仕様(Reflection と報道による)
- 構造: 52層の疎な MoE、ローカルとグローバルのアテンションを交互に配置(9to6ai)。ID は
Beam-501B-A23B - テキストのみ、知識のカットオフは2026年6月、ベータ API のコンテキストは 25.6万トークン
- 事前学習: 6,144基の NVIDIA GB300 で 23.8兆トークン、4週間未満
- API: OpenAI 互換(Chat Completions、ストリーミング、ツール呼び出し、構造化出力)
- SiliconANGLE によると、SpaceX と GB300 NVL72 を借りる63億ドルの契約を結び、評価額250億ドルで資金調達
性能の主張(未検証)
Reflection は、推論計算量を3〜4分の1 に抑えつつ GLM-5.2 と同等、Qwen 3.8-Max に迫るとし、SWE-bench Verified 80.9 を挙げています。これは同社自身の数値で、独立した検証はされていません。
なぜ重要か
- SiliconANGLE によれば、トップクラスのオープンモデルの多くは中国企業製(Qwen、GLM、Kimi、DeepSeek)。Beam は同等の性能を示した初の米スタートアップ製になり得ます。
- アクティブ230億でトークン単価は下がりますが、5,010億パラメータ分のメモリ が必要。ノート PC 向けではありません。
- Apache 2.0 で商用利用可。ただし 学習データは非公開 です。
今やること
- 移行ではなく評価を計画 し、重みと技術レポートを待つ
- 自社のユースケースでテスト
- ホスティング費用を試算(推論プロバイダーの方が安い場合も)
- 公開時に 最終ライセンスを確認
出典
- Reflection blog: https://reflection.ai/blog/introducing-beam
- SiliconANGLE (5/10/2026): https://siliconangle.com/2026/10/05/reflection-ai-debuts-open-source-beam-model-with-501b-parameters/
- 9to6ai: https://9to6ai.com/reflection-beam-501b-open-weight-model/
- The Terminal: https://theterminal.space/ai/reflection-beam-501b-weights-due-october
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