리플렉션 AI는 첫 오픈웨이트 모델 '빔(Beam)'을 공개했다. 빔은 총 5010억개 매개변수를 갖춘 희소 전문가 혼합(MoE) 구조로, 토큰당 실제 활성화되는 매개변수는 230억개다. 회사는 이 구조로 2조개 이상 매개변수를 쓰는 대형 모델보다 추론 연산량을 크게 줄였다고 설명했다. 자체 평가에서는 SWE-벤치 베리파이드 80.9점, 터미널벤치 2.1 80.1점을 기록해 GLM-5.2에 근접한 수치를 보였다. 문맥 길이는 최대 100만 토큰까지 지원한다.
학습에는 정제한 23조8000억개 토큰이 쓰였고, 강화학습 단계에서는 엔비디아 GB300 GPU 1만500개를 4주간 투입해 코딩·에이전트·STEM 분야 100만여 개 환경에서 1억 회 이상 롤아웃을 생성했다. 비동기 정책 경사 알고리즘으로 대규모 RL의 안정성을 확보했고, 사용자가 작업 난이도에 맞춰 추론 노력 수준을 조절할 수 있게 했다. 웹 검색을 직접 학습하지 않았는데도 브라우징과 도구 활용 능력이 함께 좋아지는 전이 효과도 확인됐다. 현재는 최종 레드팀 테스트 중이며, 이달 안에 아파치 2.0 라이선스로 가중치와 기술 보고서, 개발자 도구를 공개할 예정이다.