설명
Beam은 Reflection이 개발한 오픈 웨이트 모델로, 5010억 개의 매개변수와 230억 개의 활성 매개변수를 특징으로 합니다. 이 모델은 코딩, 추론 및 에이전트 작업을 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다. Beam의 기능은 사전 훈련 및 강화 학습(RL)에 대한 상당한 투자 결과입니다. 이 모델은 다양한 출처에서 수집된 23.8조 개의 고품질 토큰으로 사전 훈련되어 유사한 크기의 오픈 모델과 동등하거나 더 나은 성능을 보장합니다. RL 훈련은 10.5K NVIDIA GB300 GPU에서 1억 회 이상의 롤아웃을 포함하여 높은 계산 효율성에 중점을 두었습니다.
더 읽기
Beam은 GLM 5.2와 같은 더 큰 모델과 경쟁하며, 코딩 및 에이전트 작업에서 Qwen 3.8-Max에 접근합니다. 이 모델은 낮은 비용으로 더 많은 지능을 제공하여 추론 효율성에서 뛰어납니다. 현재 모델은 최종 평가 중이며, 가중치와 기술 보고서가 곧 공개될 예정입니다.
모델의 아키텍처는 효율적인 추론 및 코딩 기능을 허용하는 희소 혼합 전문가(MoE) 설계를 포함합니다. Beam의 RL 훈련은 비동기 정책 기울기를 사용하더라도 안정적인 학습을 강조하여 다양한 작업에서 강력한 성능을 보장합니다.
Beam은 고급 AI 기능을 워크플로에 통합하려는 기업에 적합합니다. 소프트웨어 개발에서 기계 학습 워크플로에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 지원하며, 다양한 환경에 적응할 수 있습니다. Reflection은 Beam을 Apache 2.0 라이선스 하에 출시할 계획으로, 개발자들이 이를 기반으로 구축할 수 있도록 접근성을 제공합니다.
- 카테고리AI 모델 및 LLM
- 요금제오픈소스
- 배포클라우드
- 플랫폼웹
Beam의 핵심 기능
5010억 개의 매개변수
희소 혼합 전문가 모델
23.8조 개의 토큰으로 사전 훈련됨
고계산 강화 학습
더 큰 모델과 경쟁력 있음
효율적인 추론 성능
오픈 웨이트 모델
Apache 2.0 라이선스
Beam 사용 방법은?
가입: 조기 액세스를 위한 대기자 명단에 가입하세요
구성: 특정 작업에 맞게 모델을 설정하세요
사용: Beam을 워크플로에 통합하세요
최적화: 효율성을 위해 추론 노력을 조정하세요
Beam의 사용 사례
- 기업 코딩
- 고급 추론
- 에이전트 작업
- 기계 학습 워크플로
- 소프트웨어 개발
