Reflection AIは10月5日にBeamを発表し、重みは今月中に出すと約束していました。その約束どおり、10月16日にBeam 1.0がApache 2.0でHugging Faceに公開されました。別途ライセンスを結ばなくても、使うことも改変することも、商用製品に組み込むこともできます。

モデルカードによると、Beamは総パラメータ501.3B、活性23.4BのMoE（混合エキスパート）モデルで、エキスパートは256個、層は52です。扱えるのはテキストだけで、主に英語向けに作られています。コンテキストは1Mトークン、学習データは2026年6月30日までです。BF16、FP8、NVFP4の3種類の重みに加え、トークナイザー、参照実装、デコードを速めるDFlash2のドラフトモデルも出ています。Reflectionはコーディングとエージェント作業向けに学習させたとしていて、主要なオープンモデルと同程度の品質を、推論トークン約3分の1で出せると主張しています。

目を引くのはMirror CLIです。ReflectionはこれをBeamを作り、学習させるのに使ったオープンソースのハーネスだと説明しています。つまりモデルと、それに合わせて調整されたエージェントのループが一緒に手に入ります。同社によると、40社以上のパートナー経由で使えます。

第三者による最初の順位は控えめです。ArenaではAgent Arenaのオープンモデル中12位（誤差±3.84%）、Code Arena WebDevのオープンモデル中22位（1,438点）で、どちらの表でも米国のオープンモデルとしては最上位です。Artificial AnalysisはIntelligence Indexで30点とし、米国のオープンウェイトモデルではMetaのMuse Spark Open（39点）に次ぐ2位としています。一方でTerminal-Bench 4.0は3.0%で弱点だと指摘しています。技術レポートは近日公開予定とのことです。