ReflectionがオープンAIモデル「Beam」を発表
原題: Reflection debuts Beam, an open-weight AI model to rival Chinese models at lower compute cost
なぜ重要か
西側発のオープンウェイトフロンティアモデルが中国勢と正面から競合し始めたことで、企業・政府向けAI調達の選択肢が広がる。
Reflection AIは2026年10月5日、初のフロンティア級オープンウェイトモデル「Beam」を正式に公開した。5010億パラメータの混合エキスパート（MoE）構造で、アクティブパラメータは230億。23.8兆トークンで事前学習し、コンテキストウィンドウは100万トークン。中国の主要オープンモデルと同等の性能を3〜4倍少ない推論コンピュートで実現すると主張している。
Reflection AIは2024年に元Google DeepMind研究者2名が設立したブルックリン拠点のスタートアップだ。同社の自社ベンチマークによると、Beamは高度な推論テストでZ.aiのGLM-5.2と同等のスコアを記録し、Meta・Mistral・Cohereといった西側の主要オープンモデルを上回るとしている。ただし、これらの性能主張は第三者機関による独立検証をまだ受けていない。
モデルの詳細はブログポストで公開された。Beamはテキスト専用のMoEモデルで、強化学習による高コンピュート訓練を経て、推論・コーディング・エージェント型タスクを得意とする設計だ。比較対象のGLM-5.2は総パラメータ約7440億・アクティブ400億であるのに対し、BeamはよりコンパクトながらZoに近い性能を主張している。
Mira MuratiのThinking Machines LabがリリースしたマルチモーダルモデルInklingとの比較では、コーディング4項目でBeamがスコアで上回るとしているが、Inklingはマルチモーダル対応である点で用途が異なる。
ReflectionはこれまでにNvidia・Sequoia Capital・Lightspeed Venture Partnersなどから総額約47億ドルを調達し、直近ラウンドの事前評価額は250億ドルに達している。インフラ面でも今夏、SpaceXおよびNebius（旧Yandex Cloud部門）とNvidiaのGB300チップを2029年まで確保する合計70億ドル超の契約を締結した。
ビジネス戦略として同社は企業・公共機関・主権国家を主要顧客に据え、「AIファクトリー」と呼ぶ製品を提供する。各機関が自社の独自データでモデルをカスタム訓練し、ローカル環境で運用できる仕組みだ。AnthropicやOpenAIのクローズドモデルに代わる選択肢として、セキュリティ要件が厳しい組織への訴求を図る。