Reflection 첫 공개 AI 모델 'Beam'…파일은 이달 공개, 지금은 대기 명단만

AI 회사 Reflection이 10월 5일 자사 첫 '오픈 웨이트' AI 모델 Beam을 소개했다. 오픈 웨이트는 AI 모델 파일 자체를 공개해, 다른 회사나 개발자가 자기 서버에 내려받아 돌리고 고쳐 쓸 수 있게 한다는 뜻이다. 다만 지금은 모델 파일을 받을 수 없다. 회사는 이번 달 안에 파일을 풀겠다고 했고, 현재는 일부 사용자에게 먼저 써 보게 하는 대기 명단만 열어 두었다.

무엇이 나왔나

Beam은 코딩, 여러 단계를 스스로 이어 가는 작업, 추론에 맞춘 대형 언어 모델이다. 전체 크기는 파라미터 5,010억 개로 아주 크지만, 질문 하나를 처리할 때는 그중 230억 개만 골라 켜는 구조다. 큰 모델의 지식은 갖추면서 실제로 돌릴 때 드는 계산은 줄이려는 방식이다.

Reflection은 Beam이 글자만 다루는 모델이라고 밝혔다. 이미지나 소리를 직접 보거나 듣지는 못하고, 그런 정보도 글로 바뀌어 들어와야 다룰 수 있다. 사용자는 '얼마나 오래 생각할지'를 조절하는 설정으로, 짧고 빠른 답과 길게 따져 보는 답 사이를 고를 수 있다고 한다.

실제로 되는 것

회사는 블로그에 Beam이 직접 만든 결과물을 데모로 공개했다.

첫째는 3D 게임이다. 지구로 떨어지는 우주비행사가 날아오는 소행성을 피하거나 빔으로 부수는 게임을 만들어 달라고 하자, Beam이 웹에서 돌아가는 게임 코드를 짰다. 둘째는 뉴욕 지하철 실시간 지도다. Beam은 뉴욕 교통 당국(MTA)의 공개 데이터 사용법을 스스로 찾아보고, 역 사이를 움직이는 열차를 지도 위에 띄우는 화면과 서버를 함께 만들었다고 회사는 설명했다. 셋째는 다른 AI 모델을 학습시키는 작업이다. 구글의 소형 모델 Gemma-4를 문장을 데이터베이스 질문으로 바꾸는 일에 맞게 다시 학습시키는 작업 노트를 만들어, 실제로 성능을 끌어올렸다고 한다.

성능에 대해 Reflection은 Beam이 코딩과 작업 수행에서 자신보다 큰 공개 모델 GLM 5.2와 겨룰 만하고, Qwen 3.8-Max에 가까워지고 있다고 주장했다. 순수한 능력은 Kimi K3가 앞선다고 스스로 인정하면서, Beam의 강점은 같은 일을 더 적은 계산으로 해내는 효율이라고 내세웠다. 어려운 추론 문제에서 GLM 5.2와 비슷한 점수를 내면서 계산은 3~4배 덜 쓴다는 것이 회사 추정이다.

누가 쓸 수 있나

지금은 Reflection이 고른 일부 사용자만 초기 버전을 쓸 수 있고, 나머지는 회사 플랫폼에서 대기 명단에 이름을 올릴 수 있다. 회사는 이번 달 안에 모델 파일을 아파치 2.0 라이선스로 공개하고, 기술 보고서·모델 설명서와 함께 모델을 돌리고 평가하고 다시 학습시키는 데 필요한 도구도 내놓겠다고 밝혔다. 아파치 2.0은 상업적 이용까지 폭넓게 허용하는 오픈소스 라이선스다. 여러 유통 협력사와 오픈소스 도구를 통해서도 쓸 수 있게 하겠다고 했다.

한국 이용 조건과 가격은 아직 공식 발표가 없다. 대기 명단에 국가 제한이 있는지, 회사가 직접 API로 팔 때 가격이 얼마인지도 공개되지 않았다. 모델 파일이 풀리더라도 전체 크기가 커서 일반 노트북보다는 서버급 장비가 필요할 가능성이 크지만, 필요한 사양은 아직 나오지 않았다.

아직 안 되는 것

• 내려받을 수 없다. 모델 파일, 기술 보고서, 모델 설명서 모두 "이번 달 안에" 나온다는 계획만 있다. 정확한 날짜는 공개되지 않았다.
• 마지막 안전 점검 중이다. Reflection은 Beam이 공개 전 마지막 공격 시험(레드팀)과 평가를 받고 있다고 밝혔다.
• 성적표는 회사가 직접 잰 것이다. 다른 모델과 비교한 점수와 '계산 3~4배 절약'은 모두 Reflection의 자체 측정·추정이며, 외부 검증은 아직 없다. 회사도 계산량 비교는 실제 운영 비용이 아니라 대략적인 추정이라고 적었다.
• 글만 다룬다. 이미지·음성을 직접 이해하는 기능은 없다.