Reflection: Beam 1.0 501B A23B

Reflection: Beam 1.0 501B A23B는 Reflection의 텍스트 모델입니다. 코딩과 장기 지평 에이전트 워크플로를 위해 만들어진 오픈 웨이트 추론 모델이며, 총 501B 파라미터와 토큰당 23B 활성 파라미터를 가진 희소 전문가 혼합 아키텍처를 사용합니다. 제공업체는 2026-10-16에 이를 출시했고, 지식 컷오프는 2026-06-30입니다.

이 모델은 텍스트를 입력받아 텍스트를 반환합니다. 컨텍스트 윈도는 1,048,576 토큰이고 최대 출력은 943,718 토큰이므로, 매우 큰 입력을 담고 단일 요청에서 매우 긴 응답을 생성할 수 있습니다. 추론은 모델 설계의 일부입니다. 지원되는 파라미터에는 reasoning, reasoning_effort, include_reasoning이 있어 추론을 반환할지 여부와 추론에 얼마나 많은 노력을 들일지를 제어할 수 있습니다. 또한 tools와 tool_choice를 통한 도구 사용, response_format과 structured_outputs를 통한 구조화된 출력도 지원합니다.

이러한 기능은 몇 가지 실용적인 용도를 가리킵니다. 장기 지평 에이전트 워크플로는 큰 컨텍스트와 도구 지원에 잘 맞습니다. 에이전트가 긴 단계 이력을 유지하고 여러 턴에 걸쳐 도구를 호출할 수 있기 때문입니다. 코딩 작업은 추론 중심성에 잘 맞습니다. 이는 컨텍스트 안에서 큰 코드베이스를 다루거나 긴 출력에 걸쳐 코드를 생성하고 수정하는 것을 의미할 수 있습니다. 구조화된 출력과 도구 파라미터는 기계 판독 가능한 응답이나 외부 함수에 대한 오케스트레이션된 호출이 필요한 파이프라인에도 적합합니다. 컨텍스트 윈도가 크기 때문에 긴 문서를 요약하거나 질의하는 작업은 청킹 없이 가능하며, 출력 상한이 높아 단일 답변이 방대해야 할 때 도움이 됩니다.

모델은 모델 id "reflection/beam-1.0-501b-a23b"를 사용해 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 호출합니다. 지원하는 요청 파라미터는 frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, top_p입니다. 샘플링은 temperature, top_p, top_k, min_p로 조정할 수 있으며, 페널티, 시드, 정지 시퀀스, 로그 확률 옵션이 재현성과 출력 형성를 담당합니다.

텍스트 전용 모델이므로 이미지나 오디오 입력을 받지 않으며 출력도 텍스트뿐입니다. 작업이 다른 모달리티에 의존한다면 다른 모델이 더 적합합니다. 지식 컷오프가 2026-06-30이라는 점은 그 날짜 이후의 모든 것이 학습 데이터 밖이라는 뜻이므로, 아주 최근 정보가 필요하면 프롬프트에 제공하거나 도구를 사용해야 합니다.