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Reflection이 첫 모델 출시인 Beam을 공개했습니다

Reflection의 첫 모델 Beam은 Artificial Analysis Intelligence Index에서 30점을 기록하며 미국 오픈 웨이트 모델 중 2위에 올랐습니다 모델 페이지 보기 모델 페이지 보기 Beam은 총 501B, 활성 23B 파라미터를 가진 오픈 웨이트 모델입니다 주요 요약: ➤ 미국 오픈 웨이트 모델 중 2위: Beam은 3

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Reflection의 첫 모델 Beam은 Artificial Analysis Intelligence Index에서 30점을 기록하며 미국 오픈 웨이트 모델 중 2위에 올랐습니다

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Beam은 총 501B, 활성 23B 파라미터를 가진 오픈 웨이트 모델입니다

주요 요약:

➤ 미국 오픈 웨이트 모델 중 2위: Beam은 30점으로, Meta의 Muse Spark Open(39)에 이어 두 번째이며 어제 출시된 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL(26)보다 앞서 있습니다. 중국 외부에서는 Muse Spark Open과 UAE의 K2 Horizon(31)만이 더 높은 점수를 기록했습니다

➤ 지능 대비 토큰 효율성이 높음: Beam은 Intelligence Index 작업당 약 26k 출력 토큰을 사용하는 반면, 1점 앞선 K2 Horizon은 두 배(약 52k)를 사용합니다. 독점 모델이 여전히 프론티어를 주도하고 있으며, GPT-6 Astra(max)는 같은 예산(약 27k)에서 53점을 기록합니다

➤ 에이전틱 워크플로우에 강하고 터미널에서는 약함: Beam은 AutomationBench-AA에서 48.5%를 기록해 K2 Horizon(37.2%)보다 11퍼센트 포인트 앞서며 Qwen3.8 27B(48.2%)와 동률입니다. Terminal-Bench 4.0은 약점으로, Beam은 3.0%를 기록해 Qwen3.8 27B(5.6%)와 Muse Spark Open(8.1%)에 뒤집니다

➤ 더 많이 알고, 더 많이 추측함: AA-Omniscience에서 33%의 질문에 정답을 맞혀 K2 Horizon(18%)과 Qwen3.8 27B(16%)를 크게 앞섭니다. 하지만 환각률은 47%로, K2 Horizon의 26%, Qwen3.8 27B의 30%에 비해 높아, Beam의 순지수 점수는 1.5로 두 경쟁 모델(−3.0 및 −10.0)보다 앞섭니다

기타 모델 세부 사항

  • 컨텍스트 윈도우: 1M 토큰
  • 모달리티: 텍스트
  • 파라미터: 501B / 23B

오픈 웨이트 경쟁 모델과의 비교

Beam은 미국 오픈 웨이트 모델 대비 높은 점수를 기록하며, 모두 이번 주에 출시된 Meta의 Muse Spark Open(39)에는 뒤지고 NVIDIA의 Nemotron 3.5 Super VL(26)보다 앞서 있습니다. 전체 오픈 웨이트 모델 중에서는 10위로 K2 Horizon(31)보다 1점 낮습니다

사이버 역량

Beam은 Artificial Analysis Cyber Index에서 34%의 작업을 완료하여, 테스트된 미국 오픈 웨이트 모델 중 최고 수준입니다

토큰 효율성 덕분에 GPT-6 Sol(Daybreak Blue)과 함께 Cyber Index 대 작업당 출력 토큰 프론티어에 자리잡고 있습니다

매우 높은 토큰 효율성

Beam은 Intelligence Index 작업당 약 26k 출력 토큰을 사용합니다: 추론에 약 19k, 답변에 약 7k입니다. 출력의 26%만 최종 답변에 사용되며, 이는 Intelligence Index v4.3에서 테스트된 219개 모델 중 28번째로 낮은 비율입니다

코딩 능력

Reflection의 오픈 소스 CLI 하네스인 Mirror에서 실행했을 때, Beam은 Artificial Analysis Coding Agent Index에서 28점을 기록합니다. 다음 설정인 Qwen3.8 Max를 사용한 Claude Code(43)보다 15점 뒤지고, 선두(68)보다 40점 뒤집니다. 다만 토큰 사용은 절약적입니다: GPT-6 Astra를 사용한 Codex와 GPT-6.1 Sol을 사용한 Codex만이 더 적은 토큰을 사용합니다

Intelligence Index 구성 요소

Intelligence Index의 10개 평가 전반에서 Beam은 AutomationBench-AA(48.5%)와 CritPt(13.1%)에서 두드러지며, 이 두 항목에서 K2 Horizon(4.6%)과 Qwen3.8 27B(5.4%)를 2배 이상 상회합니다. 가장 약한 결과는 Terminal-Bench 4.0(3.0%)과 AA-Briefcase(976 Elo)에서 나왔습니다

Beam의 Artificial Analysis 페이지에서 전체 세부 정보 확인 https://artificialanalysis.ai/models/reflection-beam

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