Muse Glimmer 30B
Muse Glimmer 30B
Meta Superintelligence Labs(Meta 超级智能实验室)于 2026-08-10 发布的开放权重多模态智能体(Agent)模型,从旗舰模型 Muse Spark 蒸馏而来,主打单卡/本机常驻运行的 Agent 工作流。协议 Apache 2.0(可自由商用、修改、再分发)。
核心定位
- 面向"在个人设备上持续运行的本地智能体",强调多步推理、函数/工具调用、错误恢复、编程、电脑操作、LLM-as-a-judge。
- 与 Llama 系列同属 Meta 但不同产品线:Muse 由超级智能实验室推出,协议比 Llama 社区许可更宽松(无月活规模等限制)。
关键技术规格
| 项目 | 参数 |
|---|---|
| 参数规模 | ~29.6B(稠密因果 Transformer,非 MoE),52 层、隐藏维度 6656 |
| 多模态 | 文本+图像交错输入→文本输出;视觉编码器 ViT-G/14(约 1.8B),单图最多 4096 视觉 token |
| 上下文 | 131,072+ tokens(128K+),局部×3 + 全局循环注意力、2048 滑动窗口,GQA(32 查询/2 KV 头)控显存 |
| 知识截止 | 2026-01-04 |
| 推理强度 | 支持 low / medium / high / xhigh 四档调节(system prompt 写 Reasoning strength: <值>) |
| 量化部署 | 4-bit 量化后语言模型 <20GB,可装入 24GB/32GB 消费级显卡或 Mac(M4/M5 Max);BF16 全精度约 55.5 GiB、需 ~64GB 显存 |
| 加速 | 附 DFlash 投机解码 drafter,RTX 5090 解码 74.9→233.4 tok/s(约 3.1×);Apple M5 Max 约 1.8× |
评测表现(摘录,均为 high + 工具档)
- 数学:AIME 2026 94.70(6/19)
- 科学推理:GPQA Diamond 83.50
- 编程/工程:SWE-bench Verified 76、SciCode 43.60
- 指令跟随:IF Bench 77(5/33)
- 长上下文:AA-LCR 80(1/18)
- Agent 工具:MCP-Atlas 75.50、OSWorld-Verified 65.90、Terminal-Bench 2.1 51.70
- 多模态:MMMU-Pro 74、OmniDocBench 75.80
部署与生态(Day-0 支持)
- 本地推理:Ollama、LM Studio、Unsloth、llama.cpp、ExecuTorch、MLX
- 服务端:vLLM(
vllm serve meta-models/Muse-Glimmer-30B)、SGLang - 云端托管:Together AI、Fireworks AI、OpenRouter
- 兼容 OpenClaw、Hermes Agent 等编排框架
- 推荐采样:temperature 1.0、top_p 0.95、top_k 64
资源
- 权重/模型卡:Hugging Face
meta-models/Muse-Glimmer-30B、ModelScope、OpenCSG - 官方文档:https://developer.meta.com/ai/models/mue-glimmer
资料来源
- 检索整理于 2026-08-20,来源:Hugging Face / AIHub / DataLearner / ModelScope / CSDN 等 2026-08 发布报道。
- 该模型为较新的开源模型,细节以官方模型卡为准。