ReflectionがオープンソースのBeam（501Bパラメータ）を公開：1トークンあたりの活性化パラメータは23Bのみ、4分の1の計算量でGLM-5.2に匹敵すると主張
Reflection AIは2026年10月16日、501Bパラメータのオープンソースモデル「Beam」をApache 2.0ライセンスでHugging Faceに公開した。MoEアーキテクチャにより1トークンあたりの活性化パラメータは23
MoE に関するニュース
アリババ、125BパラメータのQwen新フラッグシップをオープンソース化——学習コストは前世代の9分の1、価格はClaude Opus4.6の3%
アリババのQwenチームが、Transformerパラメータ数125B・トークンあたり6BのみをアクティベートするマルチモーダルMoEモデル「Qwen3.8-Flash-Next」を正式リリース・オープンソース化した。学習コストは前世代から
ワークステーション1枚のGPUで753Bパラメータモデルを動作——FreeTokenがローカル推論のパラメータ上限を突破
カリフォルニア大学バークレー校とテキサス大学オースティン校の研究者が開発したFreeTokenは、単一ワークステーションGPUで7,530億パラメータのGLM-5.2を動作させることを実現し、個人マシン上でのフロンティアモデルのローカル推論