IT・AI
2026年10月6日
米Reflection社の新AI「Beam」公開、DeepSeekに劣るとの指摘も
米AI企業Reflectionが、5010億パラメータのオープンウェイトモデル「Beam」を発表し、Hacker Newsで議論になった。性能面で中国のDeepSeek v4.1 Flashより劣り、動かすコストも高いという指摘が相次ぎ、発表時点ではモデルの重みもAPIもまだ公開されていない。それでも「中国製ではない西側発の選択肢が増えること自体に意味がある」という擁護論もあり、性能比較のグラフの見せ方がミスリードだとの批判も出ている。
Beam:Reflection社の5010億パラメータのオープンウェイトモデル
出典: reflection.ai / 元記事はこちら
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海外の名無しさん
2026-10-05 19:49
DeepSeek v4.1 Flashより大きくて、動かすのも高いのに、どの指標を見ても劣っているように見える。何か見落としてる?
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海外の名無しさん
2026-10-05 20:25
「Beamは西側のオープンウェイトの最前線を前進させる」という売り文句からして、"中国製の研究所じゃない"というのが売りの一つなのは明らかだよな。個人で気にする人はそう多くないと思うけど、外国製モデルの使用を禁じる政府契約を持ってる誰かには刺さるんだろう
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海外の名無しさん
2026-10-05 20:08
今はまだ、新規参入者は誰でも歓迎される段階だと思う。発売時点で記録破りである必要はない
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海外の名無しさん
2026-10-05 20:59
そうだね、(期待を込めて言えば)主要なアメリカ企業全部から蒸留して作られたわけじゃない、ってことだし
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海外の名無しさん
2026-10-05 20:54
中国の最先端オープンウェイトモデルより劣っているのか?その通り。でも少なくとも西側もこの競争に参加した。ここから改良を重ねてペースを保ってくれるといいな。中国の研究所は間違いなくすぐに新しい強力なバージョンを出してくるから、今は相対的なスピードがすべてだ
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海外の名無しさん
2026-10-05 19:41
事前学習の初日、トレーニングジョブの起動を監視する部屋にいたのを覚えてる。このモデルが1日目から学習していく様子を見られたのは最高の経験だった!
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海外の名無しさん
2026-10-05 20:54
大規模な事前学習の実行では、どんな出力やテレメトリを監視するんだ?
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海外の名無しさん
2026-10-05 19:48
性能チャートは、もっと優秀なオープンソースモデルを折り目の裏側に隠して、まるでこのモデルが上回っているように見せている…実際は上回ってない!オープンソースモデル自体は歓迎だけど、この発表はミスリードだ
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海外の名無しさん
2026-10-05 19:55
その通り。このリンクを見て分かったのは、DeepSeek 4.1 Flashを試すべきだということだけだった
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海外の名無しさん
2026-10-05 20:24
誰か次のモデルにSEO目当てで「Workhorse(働き者の馬)」って名前つけたらいいのに。もう馬が働くこと自体がほとんど無くなってるのに、業界がこの言葉に収束してるのは興味深い
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海外の名無しさん
2026-10-05 19:59
「オープンモデル」と言いつつ、まだオープンでもAPIで広く使えるわけでもない。比較対象も主にInklingやGLM 5.2みたいな最先端ではないモデルばかり。表の中にはGLM 5.3やDeepSeek V4.1 Flashとの比較が入ってるのに、グラフには載せていない(載せると見栄えが悪くなるからだろう)。AA IndexやArenaの結果もない
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海外の名無しさん
2026-10-05 19:29
仮に何百エーカーもあるGPUだらけのデータセンターと無料の電力を相続したとして、データはどこから手に入れる?つまり、こんなにたくさんのモデルがあるんだから、みんなどこかから始めてるはずだよな
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海外の名無しさん
2026-10-05 19:43
Hugging Faceの公開データセットと、いくつかの"シャドウライブラリ"のコンテンツがあれば始めるには十分だと思う。例えばfinewebデータセットは50TBある
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海外の名無しさん
2026-10-05 19:34
モデルに聞けば、だいたいデータの入手先を教えてくれるよ。最近の最先端モデルには、数千万、下手すれば数億人のユーザーが使い方を提供してくれて、それを使って応答を改善できるという大きな強みがある
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海外の名無しさん
2026-10-05 19:30
Claudeからデータを取ればいい。中国勢が(そう言われているところでは)やっているのはそれだから
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海外の名無しさん
2026-10-05 19:34
タイトルの最初の単語を見て、BEAM VM(Erlangの仮想マシン)を思い出したのは自分だけか?
14
海外の名無しさん
2026-10-05 19:48
ああ、これに関する最初の投稿が出た時のこと覚えてる。確かに最近の話じゃない。でもこれに対して正確にはRL(強化学習)をしていないという指摘自体は、まだ有効だと思う
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海外の名無しさん
2026-10-05 20:49
パズルの古さなんてもう関係ないと思う。今はどのモデルも検索機能を持ってるから
36
海外の名無しさん
2026-10-05 20:54
汎化性能のテストをするときは、ウェブ検索やインターネットアクセス(というかツール全部?)を無効にしていてほしいところだよね
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海外の名無しさん
2026-10-05 20:56
検索機能はモデル自体の一部なのか、それとも周りのハーネス側の機能なのか?
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海外の名無しさん
2026-10-05 19:41
オープンモデルが増えるのは大賛成だけど、言葉だけなら安いもので、裏付けが何もないこの発表はかなり意味がない。重みとHugging Faceのリポジトリを公開するか、黙ってるかどっちかにしてほしい、というのが自分の意見
17
海外の名無しさん
2026-10-05 20:45
「Beamは最終的なレッドチーミングと評価を受けている最中です。早期アクセスの登録はこちらから。重み、技術レポート、モデルカード、開発者向け資料は今月後半に公開します」とのことだ
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海外の名無しさん
2026-10-05 19:39
しかも「独自データセット」って(笑)…たぶん単に見せたくないってだけの意味で、持っているべきじゃないデータか、もしくは学習データに特別なものは何もなくて、何か秘密の材料があるかのように聞こえさせたいだけで、実際には何もないんだろう
38
海外の名無しさん
2026-10-05 20:58
これは最先端の研究所では普通のことだよ。合成データかラベル付きデータか、良質なデータが必要になる(中国のオープンソースモデルも、どこも自前のラベラー軍団を抱えている)
19
海外の名無しさん
2026-10-05 20:37
ちゃんとしたものにするには時間と何度かの試行が必要(しかも目標自体も動く)だけど、確かに高くつく試みだよね。個人的な感覚では、ちょっとやりすぎたんじゃないかと思う。でもRLが頭打ちになっていないと言っているあたり、案外良い判断だったのかもしれない。予算は1億ドルくらいだったんじゃないかな
20
海外の名無しさん
2026-10-05 20:59
Reflectionは明確に"アメリカ版DeepSeek"として売り込まれている。アメリカ企業や西側政府向けに推論とRLaaSの両方を提供するのが狙いっぽい。DeepSeekに完全には勝てなくても、十分近づければ"アメリカ企業である"という事実が契約を取る上で有利に働くはず
24
海外の名無しさん
2026-10-05 20:09
どうやら、良いモデルを作るにはインターネット上のものを全部コピーするだけでは足りないらしい
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海外の名無しさん
2026-10-05 20:23
このクラスの新規参入者で、アメリカの研究所、というだけの話
26
海外の名無しさん
2026-10-05 20:00
Beamがブイーンと回ってる(GPUが唸ってる、という意味のネットミーム)
30
海外の名無しさん
2026-10-05 19:47
事前学習・事後学習・RLのデータの混合比や収集方法については、オープンな研究がたくさんある。詳しく知りたいなら、Datalogy、Nvidia Nemotron、Ai2(Olmo、Tuluなど)、それから最近のAleph Alphaのモデルの論文を見てみるといい
32
海外の名無しさん
2026-10-05 20:15
scale.comのデータエンジンとか、そのまま買えばいい
33
海外の名無しさん
2026-10-05 20:09
データのことなんて忘れて…それを売って自分の人生を生きろ!
40
海外の名無しさん
2026-10-05 20:27
Reflectionは「アメリカ版DeepSeekプロジェクト」という構想で資金を調達した
44
海外の名無しさん
2026-10-05 20:31
誰がこれに資金を出してるんだ?
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海外の名無しさん
2026-10-05 20:30
複数の独立したアプローチがあるのはいいことだけど、完全にオープンソースでモデルを学習させる(データセット、パイプライン、チェックポイントまで)なら、オープンであることを活かして、複数の組織間で学習runや予算を共有すべきだと思う
43
海外の名無しさん
2026-10-05 20:10
このタイプの蒸留は、事前学習データ(数十兆トークンにもなる)には使えないという点に注意。Anthropicが中国企業に対して言っている疑惑は、むしろSFT(教師ありファインチューニング)データの蒸留の方だと思う。それは事後学習には有効だけど、それでも強力なベースモデルは必要になる
46
海外の名無しさん
2026-10-05 20:43
Nvidia、Eric Schmidt、Sequoiaなど、他にも色々な出資者がいるみたいだ
この話題の背景と論点
論点は「性能で見劣りする発表に価値はあるか」で割れた。一方はベンチマークのグラフでDeepSeek v4.1 FlashやGLM 5.3を本文の表にしか載せず、見栄えの良い比較だけをグラフ化しているとして発表をミスリーディングだと批判。他方は、価格や性能で劣っても「中国製ではない」という点が政府機関などとの契約で意味を持つとして、西側発の選択肢が増えること自体を歓迎する声もあった。学習データの出所については、公開データセットや合成データ、他社モデルからの蒸留(中国系モデルがClaudeなどから蒸留しているとされる疑惑を念頭にした発言)など憶測が交わされている。Reflectionは直前にNvidiaやEric Schmidt、Sequoiaなどから大型の資金調達をしたばかりで、読者が誤解しやすい点として、Beamは発表時点ではまだ重みもAPIも公開されておらず、技術レポートなどの公開は今月後半を予定している段階にすぎない、という点は押さえておきたい。
※本記事は海外掲示板 Hacker News のスレッド「Beam: Reflection’s 501B open-weight model」から抜粋し、編集部で日本語に意訳したものです。訳文の責任は当サイトにあります。
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