3qk7 · AI LOCAL LABS
TECHNICAL SCOUTING
AI FRONTIER
Signals worth understanding before they become obvious.
2026-10-19
01
testmodelsopen source unlock
OpenRouter 新モデル：Reflection Beam 1.0 501B A23B
Beam 1.0 は、コーディングと長期的なエージェントワークフロー向けの Reflection のオープンウェイト推論モデルです。スパース混合エキスパート構成で、総パラメータ 501B、トークンあたり 23B をアクティブにし、コンテキストウィンドウは 1M トークンです。
- スパース混合エキスパート構成：総パラメータ 501B、トークンあたりアクティブ 23B
- コンテキストウィンドウは 1,048,576 トークン、最大 131,072 の補完トークンをサポート
- Apache 2.0 で公開され、調整可能な推論エフォート、関数呼び出し、構造化出力をサポート
- 価格は 100 万トークンあたり入力 $0.25、出力 $1.00。OpenRouter では Nebius Token Factory、Together、CoreWeave、Baseten の 4 社が提供し、2026 年 10 月 16 日公開、知識カットオフは 2026 年 6 月
総パラメータ 501B に対してアクティブが 23B のみであるため、トークンあたりの計算コストを抑えつつ大規模な容量を狙えますが、長期的なコーディングエージェント作業での精度は実測が必要です。
02
testdocumentscapability unlock
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 公開：763B マルチモーダル、MIT ライセンス
DeepSeek は DeepSeek-V4.1-Flash の小規模アップデートとして DeepSeek-V4.1-Flash-1017 を公開し、推論・コーディング・エージェントタスク・視覚ベンチマークを改善しつつ、タスク実行時間と出力長を削減したと報告している。
- モデルサイズは 763B パラメータ、テンソル型は BF16・F32・F8_E4M3・I8、パイプラインは image-text-to-text。
- 技術報告によると HLE（ツールなし）は 36.8 から 42.6、Terminal-Bench 4.0 は 31.2 から 42.3、DeepSWE v1.1 は 74.2 から 77.0 に向上。
- 報告では Chartography（ツールあり）が 78.9 から 83.0、BabyVision（ツールあり）が 89.6 から 92.5 に向上。
- リポジトリとモデル重みは MIT ライセンスで、推奨サンプリングは temperature 1.0、top_p 1.0、コンテキストウィンドウ 1M tokens、max_tokens は 256K 以上。
763B のマルチモーダル重みが MIT で提供され、1M コンテキストと Rust/Python のプロンプト符号化ツールキットを備えるため、エージェントや視覚パイプラインの統合コストを下げられる。
03
opportunitydevelopercapability unlock
DeepSeek が V4.1-Flash-1017 をリリース、DeepSWE で 77.0 を記録し検索 API を公開
DeepSeek が V4.1-Flash-1017 をリリースし、DeepSWE で 77.0 を記録したと報じられ、検索 API を公開した。
- DeepSeek が V4.1-Flash-1017 をリリース。
- DeepSWE で 77.0 を記録したと報じられている。
- DeepSeek が検索 API を公開。
開発者は V4.1-Flash-1017 の検索 API と報告された DeepSWE 77.0 を組み合わせ、検索拡張型エージェントに活用できる。