Reflectionが501Bのオープンウェイトモデル「Beam」を公開、推論効率でフロンティアに挑む

Beam: Reflection's 501B open-weight model

Reflection初のオープンウェイトモデルBeamは、総パラメータ501B・アクティブ23BのスパースMoE。23.8兆トークンで事前学習し、10.5K基のNVIDIA GB300 GPUを4週間使って1億回以上のロールアウトを生成する強化学習を実施。コーディングとエージェントタスクでGLM 5.2に匹敵しつつ、推論計算量は3〜4分の1。Kimi K3などに絶対性能で及ばない場面でも、推論時の効率で優位に立つ。重みや技術レポートは今月中に公開予定。