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Reflection AI, 501B 오픈 웨이트 에이전트 모델 Beam 공개 — Apache 2.0, 활성 23B

501B 파라미터(활성 23B) MoE 구조에 Apache 2.0 라이선스를 달고, 40곳 넘는 파트너 생태계와 함께 가중치를 풀었어요.

핵심 3줄
  • Reflection AI가 501B(활성 23B) MoE 모델 Beam을 Apache 2.0 라이선스로 공개했어요.
  • SWE Bench Pro v2-Hard 76.5, AIME 2026 97.7 등 코딩·추론 벤치마크에서 높은 점수를 보여요(모델 카드 BF16 기준).
  • AWS·Azure·GCP 포함 40곳 이상 파트너가 첫날부터 배포를 지원해요.
🧪 CONTENTSLAB 평지켜보세요★★★★★실전 활용도 3/5
개발자

코딩 에이전트를 직접 호스팅하고 싶을 때 vLLM·SGLang으로 Beam을 올려 SWE-Bench급 작업을 자체 인프라에서 돌릴 수 있어요.

AI 크리에이터·마케터

platform.reflection.ai에서 무료로 Beam을 시험해 보고, 긴 문서 요약이나 코드 생성 품질을 확인할 수 있어요.

1인 사업자·기획자

직접 배포보다는 Together AI·AWS 같은 파트너 플랫폼에서 API로 시험해 보는 쪽이 현실적이에요.

$ 바로 해 보기
1. platform.reflection.ai 에서 무료로 Beam 시험하기
2. huggingface.co/reflection 에서 가중치 내려받기 (BF16·FP8·NVFP4)
3. 공식 개발자 문서(developers.reflection.ai)의 배포 안내 따르기
CONTENTSLAB
CONTENTSLAB 생각 · 이렇게 써 볼 수 있을 것 같아요

코딩 에이전트를 자체 인프라에서 돌리고 싶은 팀이라면 주목할 만해요. 다만 501B를 직접 서빙하려면 멀티 GPU가 필요해서, 파트너 플랫폼 API로 먼저 시험해 보는 게 현실적일 것 같아요.

Reflection AI가 10월 16일 자사 대형 언어 모델 Beam의 가중치를 공개했어요. 501B(5,010억) 파라미터 규모의 희소 MoE(Mixture-of-Experts, 여러 전문가 네트워크 중 일부만 활성화하는 구조) 모델로, 실제 추론 시 활성화되는 파라미터는 23B(230억)이에요.

구조와 스펙

Beam은 52개 레이어로 이루어져 있고, 전문가 네트워크의 부하 비율이 1.04배로 거의 균일하게 분산돼요. 컨텍스트 길이는 1M 토큰이에요(중간 학습 단계에서 1M까지 늘림). 256K는 강화학습 롤아웃의 최대 길이예요. 사전학습에 23.8조 토큰을 사용했고, 원시 인터넷 토큰의 약 95%를 걸러 냈고, 기존 필터라면 놓쳤을 고품질 토큰 약 1.8조 개(큐레이션된 웹-코드 토큰의 87%)를 살려 냈어요.

벤치마크

모델 카드에 실린 최종 수치예요(BF16 기준).

  • 코딩·에이전트: SWE Bench Pro v2-Hard 76.5, SWE Bench Pro v1 66.1, DeepSWE 43.3, TerminalBench 80.1
  • 추론: AIME 2026 97.7, GPQA 90.6, SciCode 49.2
  • 도구 사용·검색: MCP Atlas 80.8, DeepSearchQA 80.5, BrowseComp 76.8
  • 긴 문맥·지시: AA-LCR 78.2, LongBench v2 67.5, IFBench 79.6

Reflection AI는 10월 5일 소개 글에서 “추론 작업에서 GLM-5.2와 비슷한 수준이면서 추론 연산량은 3~4배 적다”고 밝혔어요. 모델 카드 최종판에서는 “추론 토큰이 약 3배 적다”고 적었어요.

강화학습 규모

강화학습(RL)에 NVIDIA GB300 GPU 10,500장을 4주간 투입했어요. 총 1억 건 이상의 롤아웃(rollout, 모델이 한 작업을 끝까지 수행하는 한 번의 시행)을 돌렸고, 약 13억 개의 샌드박스 환경을 생성했어요. 동시에 실행되는 롤아웃은 평균 110K건이었어요.

라이선스와 생태계

라이선스는 Apache 2.0이에요. 가중치는 Hugging Face에서 BF16·FP8·NVFP4 세 가지 정밀도로 내려받을 수 있고, 추측 디코딩(speculative decoding) 드래프터 모델도 함께 제공해요.

배포 프레임워크는 Transformers, vLLM, SGLang, Unsloth, Axolotl 등을 첫날부터 지원하고, AWS·Google Cloud·Microsoft Azure 등 하이퍼스케일러와 CoreWeave·Modal·Together AI 등 추론 제공자, Dell·HPE 등 온프레미스 솔루션까지 40곳 이상의 파트너가 참여해요.

platform.reflection.ai에서 무료로 시작할 수 있고, 개발자 문서는 developers.reflection.ai에서 볼 수 있어요.

Reflection AI 공식 블로그 — Beam Is Available
원문 화면 · Reflection AI 공식 블로그 — Beam Is Available

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