Muse Glimmer 30B

📖 产品简介

Muse Glimmer 30B 是 Meta Superintelligence Labs 于 2026 年 8 月 10 日发布的开源权重（open-weight）智能体模型，也是 Meta 闭源 Muse 系列（Spark、Muse Code）首个公开的开放权重条目，以 Apache 2.0 协议发布于 Hugging Face。

它由 Muse Spark 1.2 经 logit 蒸馏后，再经长上下文 mid-training 与 SFT / on-policy 蒸馏 / 跨推理·编程·Agent 领域的 RL 后训练而成，专为常驻本地的 Agent 工作负载设计：函数调用、本地编码、长时间工具调用、LLM-as-a-judge 评估。Glimmer 通过约 4-bit 量化把 30B 模型压缩到 20GB 以内，可在单张 24GB/32GB 消费级显卡（RTX 5090 / M5 Max / M4 Max）上运行，无需按 token 计费、数据不出本机。架构为稠密因果 Transformer（52 层，约 29.6B 语言参数 + 约 1.8B ViT-G/14 视觉感知编码器），128K 上下文，文本与图像输入，202K 词表；配合轻量 DFlash 投机解码在 RTX 5090 上最高实现 3.1x 解码提速。官方基准：SWE-Bench Verified 76.0、AIME 2026 94.7、GPQA Diamond 83.5、MCP Atlas（工具调用）75.5、Terminal-Bench 2.1 51.7，整体领先 Gemma 4 31B、与 Qwen3.6-27B 互有胜负。发布即日提供 transformers / llama.cpp / vLLM / MLX / ExecuTorch 的 Day-0 集成，Ollama、LM Studio、Together AI、Fireworks 后续跟进。Meta 同时预告 Muse Spark 1.2 旗舰模型的开放权重将在未来数周发布。

✨ 核心功能

• 🖥️ 单卡可跑：约 4-bit 量化压缩至 20GB 以内，24GB/32GB 消费级显卡即可本地运行
• 🤖 原生 Agent 工作负载：函数调用、长时工具调用、本地编码、LLM-as-a-judge
• 👁️ 多模态：文本 + 图像输入，内置约 1.8B ViT-G/14 视觉感知编码器
• 📜 Apache 2.0 开放权重：Hugging Face 可下载，数据不出本机、无按 token 计费
• ⚡ DFlash 投机解码：RTX 5090 最高 3.1x 解码提速，M5 Max 1.8x、M4 Max 1.5x
• 🔌 Day-0 生态集成：transformers / llama.cpp / vLLM / MLX / ExecuTorch

⚖️ 优缺点分析

📊 评分详情

💬 用户评价

📝 更新日志

• 2026-08-10
  Muse Glimmer 30B 首发（开放权重）

  **Meta 首款开源权重 Agent 模型发布（Aug 10）**——30B 参数、Apache 2.0 发布于 Hugging Face，是 Muse 系列（Spark / Muse Code）首个公开开放权重条目。由 Muse Spark 1.2 经 logit 蒸馏 + 长上下文 mid-training + SFT/on-policy 蒸馏/跨推理·编程·Agent 的 RL 后训练而成，专为常驻本地 Agent 工作负载（函数调用、本地编码、长时工具调用、LLM-as-a-judge）设计。约 4-bit 量化压缩至 20GB 以内，单张 24GB/32GB 消费级显卡可跑；稠密因果 Transformer（52 层，约 29.6B 语言参数 + 约 1.8B ViT-G/14 视觉编码器），128K 上下文、文本+图像输入、202K 词表，DFlash 投机解码在 RTX 5090 最高 3.1x 解码提速。官方基准：SWE-Bench Verified 76.0 / AIME 2026 94.7 / GPQA Diamond 83.5 / MCP Atlas 75.5 / Terminal-Bench 2.1 51.7。Day-0 集成 transformers / llama.cpp / vLLM / MLX / ExecuTorch，Ollama、LM Studio、Together AI、Fireworks 后续跟进。Meta 同步预告 Muse Spark 1.2 旗舰开放权重将于未来数周发布

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