AI 요약
Reflection이 첫 오픈웨이트 모델 'Beam'을 공개했다. Beam은 총 5,010억 개 파라미터에 활성 파라미터 230억 개를 가진 희소 Mixture-of-Experts 모델로, 코딩·추론·에이전트 작업에 특화되어 있다. 23.8조 개 토큰으로 사전학습되었고, 10,500개의 NVIDIA GB300 GPU에서 4주간 1억 회 이상의 롤아웃을 생성하는 고연산 RL 훈련을 거쳤다. GLM 5.2, Qwen 3.8-Max 등 대형 오픈 모델과 경쟁력 있는 성능을 보이며, 추론 시 효율성이 강점이다.
핵심 포인트
- 총 5,010억 파라미터, 활성 230억 파라미터의 희소 MoE 모델
- 23.8조 토큰 사전학습, 10.5K GB300 GPU로 4주간 1억 회 이상 RL 롤아웃
- SWE Bench Pro v2-Hard 77.2, Terminal Bench v2.1 80.1, AIME 2026 97.8 기록
- 이달 말 가중치·기술 보고서·모델 카드 공개 예정, 현재 레드팀 평가 진행 중
향후 전망
- 서구 오픈웨이트 프론티어 경쟁에서 효율성 중심 포지셔닝 강화
- 가중치 공개 후 코딩·에이전트 생태계에서의 실제 채택률이 관건
출처:hackernews