와, 저 당신들 채용 담당자 중 한 명이랑 인터뷰했는데, 베이エリア에서 10년 넘게 겪은 최악의 경험이었어요. 인터뷰는 잘 끝났는데, 마지막에 그 사람이 "채용 파이프라인을 구축할 수 있게 추천할 사람들의 이름"을 대라고 하더군요. 그러고는 여러 번 후속 연락을 했는데도 채용 담당자와 리크루터가 저를 유령 취급(ghost)했습니다.

웃긴 건 Reflection 관련 채용 대행사로부터 매주 Reflection 인터뷰를 보라는 이메일을 받는다는 겁니다. 회사와 비전에 정말 기대가 컸는데, 총알을 피한 것 같네요. 스타트업 초기부터 이런 독성 관행이 있다는 게 참 한심합니다.

Qwen 35a3b 같은 더 작은 MoE 오픈 모델도 만드실 계획인가요?

장기적인 로드맵으로 확실히 검토 중입니다. 구체적인 사용 사례에 대해 공유해주시면 감사하겠습니다!

미국판 Qwen3.8-Flash-Next 경쟁자는 언제 나오나요? 진지하게, 단일 DGX Spark/Strix Halo에서 돌아갈 수 있는 120B 범위의 고성능 로컬 MoE 모델을 볼 수 있으면 좋겠습니다.

오픈 웨이트 모델을 개발하는 게 어떻게 지속 가능한 비즈니스가 되나요?

저희 오픈 모델은 전체 AI 스택의 한 계층일 뿐입니다. 하지만 Reflection은 칩부터 구현까지 모든 계층에 걸쳐 작업하고 있습니다. 저희는 주권 AI(sovereign AI)를 원하고 필요로 하는 파트너 및 기업들과 협력합니다.

이 분야에 미국 연구소들이 더 많이 보이는 게 정말 기쁘네요. 저는 폐쇄형 연구소 토큰에 많은 비용을 쓰고 있는 산업군에 있는데, 중국 오픈 웨이트 모델을 사용하는 건 허용되지 않거나 매우 현명하지 못한 상황입니다.

중국 외 오픈 웨이트 모델들은 코딩 성능에서 뒤처지는 경향이 있습니다. 장기적인 코딩 작업 성능을 높이는 데 가장 큰 어려움은 무엇인가요? 학습 데이터인가요?

안녕하세요 여러분!

저는 OSS 팀에서 일하고 있고 오늘 여러분을 만나게 되어 정말 감사합니다!

생각이나 솔직한 피드백, 앞으로의 요청 사항이 있다면 알려주세요. 저희가 실현하겠습니다! 그동안은 편하게 대화 나누고 질문에 답해드릴게요.

참고로, Beam을 써보고 싶으신 분들을 위해 API 무료 체험을 진행 중입니다: https://platform.reflection.ai

미국 기반의 소규모 연구소들이 OpenAI나 Anthropic 같은 선도 기업들과 대비해서 시장에 진입하고 성장하는 데 가장 큰 문제가 무엇이라고 생각하시나요? 미국 소규모 연구소 분야는 활동이 많지 않아서 Beam 출시를 보는 게 좋았습니다.

요즘 사전 학습 데이터 대부분이 이전 데이터를 LLM으로 정제해서 다시 생성한 버전이라는 게 사실인가요? 🦫

궁금한 게 있는데요. 선도 연구소들이 앞서나가고 있고 중국 연구소들이 오픈 웨이트 공간을 훌륭한 모델들로 채우고 있는데, 왜 아무도 언어 확산 모델(language diffusion models)이나 혼합 모델 접근법 같은 대안적인 아키텍처를 탐구하지 않는 건가요?

대형 오픈 모델 연구소들이 시장을 지배하고 있는데 왜 그렇게 많은 스타트업이 새로운 모델을 만드는지 항상 궁금했어요. Beam의 강점은 무엇이고, 왜 다른 모델들보다 Beam을 사용해야 하나요?

로컬 추론을 위한 더 작은 모델(4B-100B 범위)을 작업할 목표나 포부가 있으신가요?

opencode에서 Beam을 엄청나게 많이 썼어요. 정말 좋은 모델입니다. opencode의 1M 제한 덕분에 Deepseek보다 훨씬 쓰기 좋았어요.

모델을 사용해 주셔서 감사합니다! :)

원문r/LocalLLaMA

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