Reflection AI Beam, 코딩과 에이전트를 위한 501B 오픈 가중치 MoE

Reflection은 가중치와 함께 기술 보고서, 모델 카드, 실행, 평가, 미세조정 도구도 내놓겠다고 밝혔다.

작동 방식

Beam은 희소 MoE 구조로, 전체 501B 중 토큰마다 23B만 활성화된다. 같은 크기의 밀집 모델보다 추론 비용이 낮다. 학습 데이터는 23.8T 토큰이며, Reflection은 6,144개의 NVIDIA GB300 NVL72 GPU 클러스터에서 4주가 안 되는 기간에 사전 학습을 마쳤다. 중간 학습 단계에서 컨텍스트를 확장했다.

강화학습 단계에서는 GB300 GPU 1만 500개를 4주 동안 사용해 1억 건이 넘는 롤아웃을 만들었고, 학습과 채점에 쓰인 샌드박스는 약 13억 개였다.

주요 스펙과 성능

Reflection AI가 공개한 코딩 성능은 SWE-bench Verified 80.9, Terminal Bench v2.1 80.1, SWE-bench Multilingual 78.0, SWE Bench Pro v2-Hard 77.2이다. 추론 부문에서는 AIME 2026 97.8, GPQA Diamond 90.5를 제시했다.

비교 대상과 관련해 Reflection은 Beam이 GLM 5.2 같은 더 큰 오픈 모델과 대등하고, 코딩과 에이전트 과제에서 Qwen 3.8-Max에 근접한다고 주장한다. SiliconANGLE는 일부 작업에서 Beam이 GLM-5.2보다 낫고 하드웨어는 3분의 1에서 4분의 1만 쓴다고 전했다. 이 수치들은 모두 제작사가 직접 밝힌 벤치마크이며, 독립적인 시험 결과가 아니다.

왜 중요한가

미국 연구소가 내놓는 대형 Apache 2.0 모델은 기업과 정부가 선택할 수 있는 오픈 대안이 된다. 선도하는 중국의 오픈 가중치 모델에 맞설 수 있는 선택지라는 뜻이다. 효율에 관한 Reflection의 주장이 사실로 확인된다면, GLM-5.2급 코딩 에이전트를 훨씬 적은 하드웨어로 돌릴 수 있게 된다.

참고할 점

아직 가중치를 내려받을 수 없다. 이달 안에 공개하겠다는 계획만 발표된 상태이고, 지금은 Reflection 플랫폼의 대기자 명단을 통해서만 접근할 수 있다. 벤치마크 수치도 독립 검증 전이라는 점을 감안해야 한다. 주 대상은 코딩 에이전트용 오픈 모델을 직접 호스팅하려는 팀이다.

학습 규모 정리

Beam의 학습 규모는 숫자로 보면 한눈에 들어온다. 사전 학습은 23.8T 토큰을 6,144개의 GB300 NVL72 GPU 클러스터에서 4주가 안 되는 기간에 마쳤다. 강화학습에는 GB300 GPU 1만 500개를 4주 동안 투입했고, 롤아웃은 1억 건이 넘었으며, 학습과 채점에는 약 13억 개의 샌드박스가 쓰였다. 코딩과 에이전트 작업에서는 모델이 코드를 실행해 보고 결과를 확인하는 환경이 필요하기 때문에, 샌드박스 수가 이렇게 많다는 것은 실행 기반 학습에 크게 투자했다는 뜻으로 읽을 수 있다.

벤치마크 읽기

코딩 쪽에서는 SWE-bench Verified 80.9와 Terminal Bench v2.1 80.1이 대표 수치로 제시되었고, SWE-bench Multilingual 78.0, SWE Bench Pro v2-Hard 77.2도 함께 공개되었다. 추론 쪽에서는 AIME 2026 97.8과 GPQA Diamond 90.5이다. 이 숫자들은 Reflection AI가 직접 밝힌 것이므로, 가중치가 공개되고 제3자가 같은 시험을 돌려 본 뒤에 다시 확인하는 것이 좋다.

활용 예와 정리

Beam은 코딩, 추론, 에이전트 업무를 겨냥한 모델이고, 가중치가 Apache 2.0으로 공개되면 직접 서버에 올려 운영하는 팀이 가장 큰 수혜자가 된다. 외부 서비스에 코드를 보내기 어려운 기업이나 정부 기관에게는 자체 호스팅이 가능한 대형 모델이 새로운 선택지가 된다. 활성 매개변수가 23B에 그치기 때문에 같은 크기의 밀집 모델보다 추론 비용이 낮다는 점도 운영 면에서 장점이다.

정리하면 Beam은 501B 전체 매개변수와 23B 활성 매개변수를 가진 Reflection AI의 첫 오픈 가중치 모델이다. 지금은 대기자 명단으로만 쓸 수 있고, 이달 안에 가중치가 풀릴 예정이라는 점을 기억해 두시면 된다.