Reflection Beam オープンウェイト公開：501B の MoE、100万トークン文脈
Reflection Beam オープンウェイト版が公開。5010億パラメータ（アクティブ230億）、Apache 2.0、100万トークン文脈。性能と試し方を解説。
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この記事の内容
10月16日、Reflection AI は Beam の重みを公開しました。公開先は Hugging Face、ライセンスは Apache 2.0 です。Reflection Beam はオープンウェイトの MoE（mixture-of-experts）モデルで、総パラメータは5010億、そのうち1トークンごとにアクティブになるのは230億です。発表は10月5日でした。
Reflection Beam オープンウェイト版には何が含まれている？
重みだけではありません。パッケージの中身は次のとおりです。
- BF16、FP8、NVFP4 の3種類の重みと、speculative decoding 用の小さなドラフターモデル（トークン生成を高速化します）。
- Fused kernels と、すぐ使えるサービング設定。
- Transformers、vLLM、SGLang、Unsloth、Axolotl、NVIDIA Dynamo での初日からのサポート。
- オープンソースのエージェント harness Mirror CLI（フロントエンドは Python、コアは Rust）。別々の worktree での並列エージェント、MCP、スキルに対応。
- ファインチューニングと RL のレシピ。同社によると、self-distillation のレシピも 「数日中に」 追加されます。
さらにモデルカードと安全性レポートも公開されています。Reflection によると、今回のリリースは AWS、Google Cloud、Azure から OpenRouter、Ollama、LM Studio まで、40社以上のパートナーが支えています。
とはいえ、いちばん大事なのはライセンスです。Apache 2.0 なら商用も含めて完全に自由で、たとえば Meta の Muse Spark Open のライセンスにあるような追加条件もありません。
Reflection Beam は何ができる？
テキスト専用（画像・音声は非対応）のモデルで、コーディング、推論、長いエージェントタスク向けです。コンテキストは 100万トークン、知識のカットオフは2026年6月30日です。
モデルカードに載っている BF16 版の結果は次のとおりです。
| Benchmark | スコア |
|---|---|
| SWE-bench Verified | 81.6% |
| Terminal Bench v2.1 | 80.1% |
| LiveCodeBench | 88.3% |
| GPQA Diamond | 90.6% |
| AIME 2026 | 97.7% |
| HLE（ツールあり） | 51.1% |
これは Reflection 自身が出した数字で、まだ誰も独立して検証していないので、割り引いて見ておきましょう。面白いことに、FP8 版と NVFP4 版もこれらのテストで BF16 版とほぼ同じ結果を出しています。
小さな注意点もあります。モデルカードによると、Beam は 「predominantly for English」 で作られています。
なぜ Beam はこれほど話題なのか？
まず、学習の規模です。発表記事によると、Beam は 6,144 基の NVIDIA GB300 GPU で、23.8兆トークン の事前学習を4週間足らずで終えました。RL はさらに4週間、10,500 基の GB300 で行われ、ロールアウトは1億回以上、サンドボックスは約 13億 に達しました。ピーク時には GCP と AWS の23クラスタで 883,006 vCPU を使っています。
次に、誰が作ったのか。TechCrunch によると、Reflection は2024年に Google DeepMind の元研究者2人が設立したブルックリンのスタートアップです。調達額は約 47億ドル（PitchBook のデータ）で、出資者には Nvidia や Sequoia が含まれます。
そして、方向性です。発表によると、Beam は「Western open-weight frontier」を前に進めることを目指しており、TechCrunch は同社を DeepSeek、Qwen、Z.ai などの中国製オープンモデルに対する西側からの回答として紹介しています。Beam はシリーズ最初のモデルなので、一回きりの試みというより始まりと見るべきでしょう。
Reflection Beam を試すには？
いちばん手軽なのは API です。パブリックベータ中の Reflection プラットフォームは、同社によると「free to start」です。OpenRouter でも reflection/beam-1.0-501b-a23b として使えます。
コーディング用途では、Beam は OpenCode、Pi、Hermes などでテストされており、Reflection はエージェント harness への接続ガイドも用意しています。
ではローカルで動かせるのか？ BF16 の重みだけで約 1 TB（5010億パラメータ × 2バイト）あるので、家庭の PC というよりサーバールーム向けのおもちゃです ;) Ollama と LM Studio もパートナーに入っていますが、結局はハードウェアがこのサイズに耐えられる必要があります。
FAQ
Reflection Beam は無料？
重みは無料です。Hugging Face からダウンロードでき、Apache 2.0 ライセンスのもとで商用でも使えます。パブリックベータ中の Reflection API は同社によると「free to start」ですが、上限は公表されていません。
Beam は日本語で使える？
モデルカードには、Beam は主に英語向けに開発されたとあり、対応言語の一覧は載っていません。自分のプロンプトで確かめてみるのがいいでしょう。
Beam は画像を扱える？
いいえ。テキスト専用のモデルです。ほかの形式は、テキストに変換すれば扱えます。