리플렉션AI, 5010억 파라미터 오픈웨이트 모델 ‘빔’ 공개…‘더 오래 생각하는 AI’가 아니라 ‘효율적으로 생각하는 AI’ | AIChainDay

한국어 요약by Claude · 2026. 10. 7.

인공지능 기업 리플렉션AI가 총 5010억개 파라미터 중 추론 시 230억개만 활성화하는 희소 혼합전문가(MoE) 구조의 오픈웨이트 모델 '빔(Beam)'을 공개했다. 코딩·추론·에이전트 작업에서 GLM 5.2와 비슷한 성능을 내면서도 추론 컴퓨팅은 3~4배 적게 쓴다는 것이 핵심이며, 23.8조개 고품질 토큰으로 사전학습하고 1만500대의 엔비디아 GB300 GPU로 4주간 1억회 이상의 강화학습 롤아웃을 수행했다. 추론 노력(reasoning effort) 설정으로 토큰 사용량과 성능 사이의 균형을 조절할 수 있으며, 가중치는 이달 중 아파치 2.0 라이선스로 공개된다. 모델 규모 경쟁에서 벗어나 같은 지능을 얼마나 적은 연산으로 구현하는지가 프런티어 AI 경쟁의 새로운 축이 되고 있음을 보여준다.

•총 5010억개 파라미터 중 실제 활성화는 230억개인 희소 MoE 구조
•GLM 5.2와 유사한 추론 성능을 3~4배 적은 컴퓨팅으로 달성
•23.8조 토큰 사전학습, GB300 GPU 1만500대로 4주간 1억회 이상 강화학습 롤아웃
•추론 노력 조절 기능 제공, 이달 중 가중치 아파치 2.0 라이선스로 공개

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한국 생태계2026년 10월 7일

리플렉션AI, 5010억 파라미터 오픈웨이트 모델 ‘빔’ 공개…‘더 오래 생각하는 AI’가 아니라 ‘효율적으로 생각하는 AI’

출처:인공지능신문

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인공지능 기업 리플렉션 AI(Reflection AI)가 총 5010억 개의 파라미터를 탑재하면서도 실제 추론 과정에서는 230억 개의 파라미터만 활성화하는 최초의 오픈웨이트 인공지능(AI) 모델 '빔(Beam)'을 공개했다.빔은 코딩과 추론, 에이전트 작업에 특화된 희소 혼합 전문가(MoE, Mixture-of-Experts) 모델이다. 리플렉션AI가 자체 개발한 첫 오픈웨이트 모델로, 대규모 사전학습과 강화학습을 결합해 성능을 높이면서도 추론 단계의 컴퓨팅 효율성을 높이는 데 초점을 맞췄다.리플렉션AI는 지난 5일(현지시간) 빔

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