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大規模言語モデルオープンソースAITHE DECODER掲載日時: 2026年10月6日 22:01

ReflectionのBeam、GLM 5.2に匹敵

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ReflectionのBeam、GLM 5.2に匹敵

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    Reflectionが初の無償公開モデルBeamを発表した。GLM 5.2に匹敵する性能を3〜4分の1の計算量で達成し、Qwen3.8-Maxに迫る。

  2. なぜ重要か

    Beamは計算コストを抑えつつ高い性能を実現しており、AIをコーディングや自動化ワークフローに使う企業にとって運用コストの選択肢が広がるとみられる。

  3. 注目点

    Beamはまだ最終安全テスト中で、現時点では一部ユーザーのみ利用可能。技術レポートとモデルウェイトはApache 2.0ライセンスで今月中に公開予定。

誰に効くかAIをコーディングや自動ワークフローに活用する企業の情報システム部門や開発チームが、計算コストを抑えつつ高性能なオープンモデルを選択肢にできるようになる。

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背景と解説

Reflectionは2024年、元Google DeepmindのMisha Laskin氏とIoannis Antonoglou氏によって設立された。Laskin氏はGeminiの報酬モデリングを率い、Antonoglou氏はAlphaGoの構築に貢献した人物だ。2025年3月に1億3000万ドルのシード資金で創業し、自律的なコーディングを通じて超知能を構築することを目標に掲げた。

2025年夏には大規模コードベース分析エージェントAsimovをリリース。その後、2025年10月に80億ドルの評価額で20億ドルを調達し、Nvidiaも投資に参加した。同社は自身をDeepseekやQwenに対する西側の対抗軸と位置づけ、モデルの重みは公開するが学習データとパイプラインは非公開としている。最近ではSpaceXやクラウド事業者Nebiusと数十億ドル規模の計算資源契約を結んだ。

Beamの強化学習では10,500台のNvidia GB300 GPUを4週間以上稼働させ、8,000万回以上のロールアウト後も性能向上が続き頭打ちが見られなかったという。また、推論・ソフトウェアエンジニアリング・ターミナルタスクの混合で学習中、ブラウジングタスクを含めていないにもかかわらずWeb閲覧能力が向上する「創発的能力」も観測された。Reflectionは安全性とアラインメント用に別のモデルを訓練しBeamと統合、評価手法をオープンソース化する計画だ。計算コストを抑えつつ高い性能を求める企業にとって、Beamの実用性と安全性テストの結果が今後の焦点となる。

よくある質問
Beamはいつから誰でも使えますか?
モデルウェイトはApache 2.0ライセンスで今月中に公開予定。現在はまだ最終安全テスト中で、初期版は一部の選ばれたユーザーのみが利用できる。
Beamの学習にはどれだけの計算資源が使われましたか?
Reflectionは強化学習段階で10,500台のNvidia GB300 GPUを4週間以上稼働させた。これはオープンラボによる学習のうち最大級の一つとされている。
Beamは他のオープンモデルと比べてどうですか?
推論タスクではGLM 5.2と同等の性能を3〜4分の1の計算量で達成。コーディングとエージェントのベンチマークではQwen3.8-Maxに迫るが、Kimi K3などのより強力なモデルには生の性能で劣る。
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