Reflection이 오픈 웨이트 모델 Beam을 공개하고, GitHub은 Lovable·Supabase 키 유출을 잡는다

AI 회사 Reflection이 첫 오픈 웨이트 모델 Beam을 공개했습니다. 아직 내려받을 수는 없습니다. 가중치는 이달 안에 Apache 2.0 라이선스로 풀겠다고 했습니다. 같은 날 GitHub은 저장소에 실수로 올라간 Lovable·Supabase 키도 찾아내기 시작했습니다. 바이브코딩으로 앱을 만드는 분에게는 이쪽이 더 바로 와닿을 수 있습니다.

오늘 하나만 본다면

오픈 웨이트 모델은 모델 파일(가중치)을 공개해 누구나 받아서 자기 서버에 올리고 고쳐 쓸 수 있는 모델입니다. Beam은 전문가 혼합(MoE) 구조라 전체 파라미터는 5010억 개인데 답을 만들 때는 그중 230억 개만 씁니다. Reflection은 코딩, 추론, 에이전트 작업에 맞춰 훈련했다고 밝혔습니다.

회사가 낸 수치로는 SWE-Bench Verified 80.9, Terminal Bench v2.1 80.1입니다. 코딩·에이전트 작업에서 GLM 5.2와 겨룰 만하고 Qwen 3.8-Max에 다가선다는 설명입니다. 순수 성능은 Kimi K3가 앞선다고 스스로 인정했습니다. 대신 내세우는 건 같은 수준의 답을 적은 연산으로 낸다는 점입니다. 고급 추론 벤치마크에서는 GLM-5.2와 비슷한 점수를 추론 연산 3~4배 적게 들여 냈다고 합니다. 모두 회사가 직접 낸 수치입니다.

글만 다루는 모델이며 컨텍스트는 100만 토큰까지 늘렸습니다. 추론 강도(reasoning effort)를 조절하는 값이 있어서 짧게 답하게 할지 오래 생각하게 할지 고를 수 있습니다.

지금은 마지막 레드팀 점검과 평가 단계입니다. platform.reflection.ai에서 얼리 액세스를 신청할 수 있고 가중치와 기술 보고서, 모델 카드는 이달 안에 내놓겠다고 했습니다. 해커뉴스에는 한국시간 6일 새벽에 올라와 340점을 받았습니다(6일 낮 기준).

개발자라면

GitHub 비밀값 스캔이 Lovable·Supabase 키를 잡습니다

비밀값 스캔(secret scanning)은 저장소에 섞여 들어간 API 키나 토큰을 GitHub이 찾아서 알려 주는 기능이에요. 한국시간 6일 아침 찾아내는 키 종류가 늘었습니다. Lovable의 lovable_api_key, Supabase의 supabase_oauth_access_token과 supabase_scoped_personal_access_token, Pydantic의 logfire_token과 pydantic_ai_gateway_api_key입니다.

Lovable은 GitHub 파트너 프로그램에도 들어왔습니다. 공개 저장소에서 Lovable 키가 나오면 GitHub이 Lovable에 곧바로 넘기고, Lovable은 그 키를 폐기하거나 바꿀 수 있습니다. 공개·비공개 저장소에서 찾은 사용자 비밀값은 저장소 알림으로 뜹니다. Lovable이나 Supabase로 만든 앱을 GitHub에 올려 두었다면 이런 알림이 와 있는지 한번 보세요.

Claude Code 2.1.290은 오래 돌리는 작업을 손봤습니다

한국시간 6일 새벽에 나온 작은 업데이트입니다. WebFetch는 10만 자를 넘는 페이지 뒷부분을 말없이 잘라 버렸는데, 이제 얼마나 못 읽었는지 알려 주고 offset으로 이어 읽습니다. /loop로 걸어 둔 반복 작업과 리마인더가 대화 압축 뒤 세션을 다시 열면 사라지던 문제도 고쳤습니다. 이 수정은 이번 버전부터 일어난 압축에만 적용됩니다. claude attach와 claude logs에는 세션 id 대신 이름 일부만 적어도 됩니다.

보안 수정도 몇 가지 들어갔습니다. 작업 폴더 밖으로 심볼릭 링크된 CLAUDE.md나 AGENTS.md가 읽기 차단 설정을 무시하고 불려 오던 문제가 막혔습니다. 사용자가 깐 Mod가 조직이 정한 플러그인을 내리거나 조직 검사를 건너뛰게 만들던 경우도 이제 통하지 않습니다.

써볼 만한 도구

Genex는 AI와 대화하면서 게임을 만드는 데스크톱 앱입니다. 원하는 게임을 글로 적으면 여러 에이전트가 나눠 맡아 만들고 검토합니다. Claude Code나 ChatGPT 구독을 연결하거나 로컬 모델을 돌리면 되고, 메인 에이전트·작업 에이전트·검토 에이전트마다 Opus와 GPT 모델을 섞어 고를 수도 있습니다. 3D 에셋은 설치된 Blender로 로컬에서 만들고 Meshy·Tripo·ElevenLabs 같은 도구도 불러 씁니다. 다 만든 게임은 내보내거나 웹에 올려 링크로 공유합니다. 빌드할 때마다 배운 점을 자기 작업 규칙(스킬)에 반영한다는 것도 이 앱이 내세우는 점입니다.

MIT 라이선스 오픈소스입니다. 애플 실리콘 맥은 Genex.dmg를, 리눅스는 .deb·.rpm·.zip 파일을 받습니다. 윈도우판과 Unity·Unreal 플러그인은 곧 나온다고 했습니다. 한국시간 6일 새벽 X에 올라온 공개 글은 좋아요 2,332개를 받았습니다(6일 낮 기준). 개발사도 아직 초기라 거친 부분이 있을 거라고 적어 두었습니다.

출처

• https://reflection.ai/blog/introducing-beam
• https://platform.reflection.ai/
• https://news.ycombinator.com/item?id=49969183
• https://github.blog/changelog/2026-10-05-secret-scanning-adds-detectors-for-lovable-supabase-and-more
• https://github.com/anthropics/claude-code/blob/main/CHANGELOG.md
• https://www.npmjs.com/package/@anthropic-ai/claude-code
• https://genex.games/desktop
• https://github.com/genex-games/genex-desktop
• https://x.com/genex_games/status/2107148754633507237