Meta ha lanzado Muse Glimmer, un modelo multimodal denso de 30 mil millones de parámetros optimizado para flujos de trabajo de agentes locales siempre activos. Los pesos están disponibles bajo la licencia Apache 2.0.

  • Cuantificado a ~4-bit, el modelo cabe en menos de 20 GB, dejando margen para KV cache y decodificación especulativa en hardware de consumo con 24 GB o 32 GB de memoria.
  • Se entrega con un preparador ligero basado en DFlash para decodificación especulativa, permitiendo una generación de tokens significativamente más rápida con la misma calidad de salida.
  • Entrenado en más de 100 idiomas con esfuerzo de razonamiento controlable para equilibrar calidad y velocidad.
  • Optimizado para tareas agénticas que incluyen finalización de tareas de extremo a extremo, llamada de funciones, razonamiento multi-paso y recuperación de fallos.

El lanzamiento tiene como objetivo habilitar la ejecución local eficiente de bucles de agentes complejos al reducir la huella de memoria mientras se mantiene el rendimiento en benchmarks como DeepSearch QA y SWE-Bench.