Meta 的人现场讲自家模型怎么给 Business Agent 和广告创意做后训练,还提到 Muse Spark 和 Muse Glimmer 在 Fireworks 上跑,做后训练的可以看看。
#Muse Glimmer
韩国游戏大厂 KRAFTON 开源了 30B-A4B 的 Raon-1 mini,线性注意力加推测解码,编程和智能体任务对标 Meta Muse Glimmer,还有免费 API 可以先试试。
Distilling from a large teacher into a small model specialised for long tool-use chains may matter more than raw size for local agents, a trade-off the OSWorld gap makes visible. Builders running agents on local hardware can use it as a drop-in for multi-tool MCP workflows without cloud dependency. Compared with Qwen3.6-27B, it wins on tool orchestration but loses on general OS-level tasks.
The notable part is the local deployment angle: a 30B agentic model that fits a single consumer GPU at 4-bit reduces dependence on cloud APIs and per-token costs. Developers building tool-use agents on local machines can study the distillation and quantization recipe for their own setups. It competes directly with similarly-sized open-weight models, so benchmark claims are worth verifying against your own workload.
Meta 开源了能塞进一张 RTX 5090 的 30B 智能体模型,工具调用和长程任务跑分压过同级 Qwen 和 Gemma,做本地 Agent 的可以试试。
Meta 把智能体放进模拟的通讯录、日历和消息堆里练多天任务,还把幻觉轨迹全扔掉,这篇报告写法挺实在。
研究者测了五个开源模型,发现 Mistral 7B 和 Muse Glimmer 能从已滑出窗口的缓存里找回信息,做长上下文推理的可以看看。
Ollama 演示了用 Muse Glimmer 本地跑信用卡账单分析,数据不出本机,想玩本地智能体任务可以照着试。
Meta 出了个 30B 开源模型 Muse Glimmer,Apache 2.0 协议,能自主调工具、多步推理,本地跑挺不错。
Meta 新出的开源模型 Muse Glimmer,30B 参数,Apache 2.0 随便用,本地跑智能体挺靠谱,MCP Atlas 和 SWE-Bench Pro 分数都不错,想玩本地 AI 的可以试试。
Meta 新开源了个 30B 模型,专为智能体连续调用工具设计的,还能从报错里恢复,128K 上下文,想玩智能体的可以试试。
Meta把30B模型权重开源了,能本地跑,还有Spark 1.2要来。扎克伯格还亲口承认Llama 4不行,聊了怎么重建的,挺实在。
扎克伯格亲自讲Meta的AI路线图,Muse Glimmer已发布,Spark 1.2也快了,想了解Meta怎么搞个人超级智能的可以看看。
Meta发了个30B的开源模型Glimmer,能跑在Mac上,专门给Agent用的,Code Arena开源榜排第26。
Meta 出了个 30B 开源模型,能自己调工具写代码,还能看图,Apache 2.0 随便用,跑得动。
Meta又开源了两个模型,Muse Glimmer 30B能直接本地跑,Muse Spark 1.2也快来了,搞本地部署的可以盯一下。
Meta新出的Muse Glimmer开放权重,能自己部署。扎克伯格把个人超级智能押在这上面,也点明了AI拥有和访问的分歧。
扎克伯格写了14页长文,喊话美国少管开源AI,还发了能在单显卡电脑上跑的新模型Muse Glimmer。
OpenAI把模型分成前台聊天和后台推理两条线,Meta开源了个300亿参数的边缘模型,Claude Code也自动干活了,快讯直接看这条。
Meta把Muse Glimmer开源了,30B参数能在本地跑智能体,还说要放出Muse Spark 1.2,比Gemma4和Qwen3.6都强,建议看看。
新出的 Muse Glimmer 是 30B 开源模型,Apache 2.0 随便用,24GB 显存就能跑,做智能体应用可以直接拿来试。
Meta把30B的Muse Glimmer权重放出来了,能跑本地,后面还有Spark 1.2,玩开源模型的可以留意。
扎克伯格喊话放开开源AI,Meta还出了能本地跑的Muse Glimmer,顺带看看中国模型已经追到哪了。
Meta把30B智能体模型开源到Apache 2.0,单张24GB显卡就能跑,还比原来快3.1倍。
Meta回归开源,发了30B的Muse Glimmer,20GB内存能跑,扎克伯格还公开力挺蒸馏,够直白。
想跑 Muse Glimmer?SGLang 直接支持,单张 5090 约 230 tok/s,还兼容 Apple Silicon。
Meta出了个30B开源模型Muse Glimmer,支持12万上下文,单卡每秒跑2万token,还能在Mac上本地跑。
Meta开源了30B的Muse Glimmer,用Ollama就能在苹果芯片上跑,还能配合Claude Code和Codex做本地智能体,上手试试吧。
Meta 一口气开源两个 Muse,30B 的 Glimmer 能跑 24GB 显存,智能体任务比 Qwen、Gemma 更轻量。
Meta 把 30B 的 Muse Glimmer 开源了,现在就能在 Hugging Face 下载,想试试新模型的别错过。
Meta的Muse Glimmer能从一句话自己搞定发现设备、写前端、部署验证全套流程,智能体方向可以重点看看。
Meta放出了30B的开源模型Muse Glimmer,能在Mac和普通电脑上跑,专门做本地智能体任务,和同尺寸大模型比不落下风。
Muse Glimmer权重直接放Hugging Face了,Meta还给了技术博客和开发文档,想跑文本生成图像可以自己下。
Meta 开源了一个 30B 模型,量化后 24GB 显存就能跑,本地做智能体交互很流畅,想玩本地大模型的可以看看。