구글 딥마인드 출신 연구자들이 설립한 리플렉션 AI가 첫 오픈웨이트 모델 '빔(Beam)'을 공개했다. 빔은 5010억개 매개변수를 가진 희소 전문가혼합(MoE) 모델로 토큰당 230억개만 활성화해 연산량을 크게 줄였으며, SWE-벤치 베리파이드 80.9점, 터미널벤치 2.1에서 80.1점을 기록해 중국 Z.ai의 GLM-5.2(81.0점)에 근접한 성능을 보였다. 엔비디아 GB300 GPU 1만500개를 4주간 투입한 강화학습으로 코딩·에이전트 작업에 특화했으며, 이달 중 가중치를 아파치 2.0 라이선스로 공개할 예정이다. 다만 중국의 딥시크-V4.1, 키미 K3 등 최신 모델에는 여전히 못 미친다는 평가와 가중치가 대기자 명단 방식으로만 제공된다는 점이 아쉬움으로 지적됐다.
- •리플렉션 AI가 첫 오픈웨이트 모델 '빔' 공개, 5010억 매개변수 MoE 구조(활성 230억개)
- •SWE-벤치 베리파이드 80.9점으로 GLM-5.2(81.0점)에 근접한 코딩·에이전트 성능
- •GB300 GPU 1만500개로 4주간 대규모 강화학습 수행, 이달 중 아파치 2.0 라이선스 공개 예정
- •중국 최신 모델 대비 성능은 여전히 낮고 가중치는 대기자 명단 방식으로만 제공돼 기대에는 못 미친다는 반응
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'미국 오픈소스 대표' 리플렉션 AI, 첫 모델 공개…반응은 엇갈려
- 1.리플렉션AI, 첫 오픈웨이트 모델 '빔' 공개…5010억 파라미터 MoE, 활성 파라미터는 230억
- 2.SWE-벤치 베리파이드 80.9점, 터미널벤치 2.1 80.1점으로 GLM-5.2(81.0점)에 근접
- 3.GB300 GPU 1만500개로 4주간 강화학습, 100만여 환경서 1억회 이상 롤아웃 생성
- 4.최종 레드팀 테스트 중이며 이달 중 아파치 2.0 라이선스로 가중치 공개 예정
왜 중요한가?
중국이 주도하던 오픈웨이트 시장에 미국 기업이 내놓은 대표 모델이지만 키미 K3·딥시크-V4.1 등 중국 최상위 모델에는 여전히 못 미쳐, 자금력과 실제 성능 간 격차가 재확인됐다는 평가다.
본문 미리보기
미국 오픈소스 진영의 기대주 리플렉션 AI가 첫 자체 오픈웨이트 모델을 선보였다. 최첨단 모델 수준의 성능에는 미치지 못했으나, 코딩·추론·에이전트 작업에 특화해 경쟁 모델 대비 적은 연산으로 동급 성능을 내는 뛰어난 효율성을 강점으로 내세웠다.리플렉션 AI는 5일(현지시간) 첫 오픈웨이트 모델 ‘빔(Beam)’을 공개했다. 빔은 총 5010억개 매개변수를 갖춘 희소 전문가 혼합(MoE) 모델로, 토큰당 실제 활성화되는 매개변수는 230억개다.2조개 이상의 매개변수를 사용하는 대형 모델에 비해 추론 연산량을 크게 줄인 구조다. 리플
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