Reflectionは10月16日、AIモデル「Beam」の重みを
Apache 2.0ライセンスで公開したと発表した。
開発者はモデルをダウンロードして自ら運用でき、
業務に合わせた追加学習やAIエージェントへの接続も行える。
同社のAPIや、主要なクラウドサービスなどを通じた利用にも対応する。
何が変わるのか──モデルの紹介から、重みを取得できる段階へ
Beamは、コード作成、推論、複数段階の作業を進める
AIエージェント用途を想定したモデルだ。
Reflectionは10月5日にモデルを紹介していたが、
今回は重みと関連資料を公開し、開発者が自ら運用・評価・調整できる段階に進めた。
モデルカードと、安全性の評価方法や結果をまとめた
「Beam Safety Technical Report」も公開している。
総パラメータ数は約5,010億で、
処理時に約230億を選択的に使うMoE構造を採用する。
モデルカードによると、コンテキスト長は100万トークンだ。
自社運用とAPI利用、それぞれの導入経路を用意
重みはHugging Faceで公開し、
BF16、FP8、NVFP4の数値形式を用意した。
推論ソフトウェアのvLLMやSGLangなどにも対応する。
Reflection自身のAPIは公開ベータとして案内しており、
同社のプラットフォームに登録すれば無料で試用を始められる。
発表では、40を超えるパートナーや連携先と提供を開始したとしている。
AWS、Google Cloud、Microsoft Azureのほか、
CoreWeave、Databricks、OpenRouterなどを挙げている。
DellとHPEを通じたオンプレミス環境などへの導入にも対応する。
あわせて、ターミナルから開発作業を進める「Mirror CLI」も紹介した。
開発者はエージェントの動作を確認し、ツールの実行を承認したり、
作業中に指示を加えたりできる。
同社は、OpenCodeやHermesなど、ほかのエージェント用ツールでの動作も検証している。
利用できる範囲──商用利用やモデルの調整を想定
モデルカードでは、商用・研究用途を想定し、
追加学習、量子化、モデルの出力を使った別モデルの学習などを禁止しないと説明している。
一方、扱えるのはテキストのみで、
主に英語を対象に開発したモデルだとしている。
LC Signalの視点──重みと、実際に動かすための道具をそろえる
今回はモデルの重みだけでなく、
推論ソフトウェアへの対応や、追加学習、エージェントとの接続もまとめて案内した。
自社で調整する場合と、外部のAPIで使う場合の両方を用意した点は、
試用から業務への組み込みへ進む際の選択肢になりそうだ。
主要情報源
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Reflection公式発表（2026年10月16日）：
Beam is now available
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Reflection公式モデルカード：
Beam Model Card
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Reflection公式発表（2026年10月5日、初回紹介）：
Introducing Beam: Reflection’s 501B open-weight model
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Reflection公式安全性技術報告書：
Beam Safety Technical Report
本記事は2026年10月17日時点の公開情報に基づき、AIを活用して作成しています。
発表日は公式ページの日付表記に従っています。
今回のニュースは10月16日の重み公開と提供開始を対象とし、
10月5日の初回紹介と区別して記載しています。
モデルの重み公開とAPIの公開ベータは、提供形態を分けて記載しています。
「LC Signalの視点」は、公開情報を踏まえた本メディアの考察です。