Find XO: Beam은 코딩과 추론 작업에 효율적인 5010억 매개변수 규모의 희소 전문가 기반 AI 모델이다 (reflection.ai)

- Beam은 Reflection이 개발한 5010억 개 매개변수 중 활성화되는 매개변수가 230억 개인 희소 혼합 전문가(Mixture-of-Experts, MoE) 모델로, 코딩과 추론, 에이전트 업무에 맞게 설계되었다. - 이 모델은 23.8조 개의 고품질 웹 및 라이선스 데이터 토큰으로 사전학습 했으며, 10,500대의 NVIDIA GB300 GPU를 4주간 가동해 1억 건 이상의 강화학습 롤아웃(실행 사례)을 수행한 결과를 바탕으로 한다. - Beam은 GLM 5.2, Qwen 3.8-Max 같은 동급 또는 더 큰 공개 모델과 비교해 코딩과 에이전트 관련 과제에서 경쟁력 있는 성능을 보이며, 특히 추론 시 3~4배 적은 GPU 연산량을 사용해 효율성이 크게 향상되었다고 Reflection에서 밝혔다. - 강화학습 과정에 최적화된 새로운 비동기 정책 경사 알고리즘과 작업 환경 약 100만 개를 활용했으며, 전문가 활용도 균형과 안정적인 신호 전달을 위한 다양한 기술을 적용해 전반적인 학습 안정성을 확보했다.