Meta 推出全新 30B 参数开源模型 Muse Glimmer，采用 Apache 2.0 许可。该模型主打端到端智能体任务完成、可靠工具调用与多步推理，在 DeepSearch QA、MCP-Atlas、𝛕-Bench 和 SWE-Bench 等基准上表现强劲。Muse Glimmer 同时具备视觉能力，LM Studio 版本体积为 18.16 GB。
同一事件，精选展示《Meta 发布开源模型 Muse Glimmer》Meta 宣布将重心转向开源权重大语言模型，并发布开源模型 Muse Glimmer，同时承诺在未来几周内开放其更强模型 Muse Spark 1.2 的权重。CEO 扎克伯格发表逾 6000 字长文阐述公司 AI 与治理理念，意在区别于 OpenAI、Anthropic 等闭源模型厂商，并回应中国实验室大规模知识蒸馏带来的竞争压力。
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Artificial Analysis@ArtificialAnlys同事件Meta 发布开源模型 Muse Glimmer，这是其自 Llama 4 以来首个开源权重模型，30B 参数，在 Artificial Analysis 智能指数上得分 35，也是 Meta 首个采用 Apache 2.0 许可的模型。
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Andrew Ng@AndrewYNgToday we're also opening the weights for Muse Glimmer, a great 30B parameter dense model that can run locally. Soon we'l...
Meta 发布开源权重模型 Muse Glimmer，旨在本地消费级硬件上驱动 AI 智能体。该 30B 参数模型采用 Apache 2.0 许可，支持文本与图像，训练覆盖超 100 种语言，可在单张消费级 GPU 的 Mac 或 PC 上本地运行多步任务。此举呼应扎克伯格“个人超级智能”愿景，但更强大的 Muse Spark 仍保持闭源。
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Yuchen Jin@Yuchenj_UWToday we're also opening the weights for Muse Glimmer, a great 30B parameter dense model that can run locally. Soon we'l...
Meta CEO 扎克伯格呼吁美国减少开源 AI 面临的政策障碍，以便更好地与中国竞争对手抗衡。Meta 今日发布开放权重模型 Muse Glimmer，可在单显卡 Mac 或 PC 上运行智能体任务，并准备公开最先进模型 Muse Spark 1.2 的权重。扎克伯格还宣布设立 10 亿美元基金，并称美国在基础设施建设和训练数据限制方面处于劣势。
AYi@AYi_AInotes同事件Meta 开源 30B 参数的 Muse Glimmer，Apache 2.0 许可，专为本地常驻 Agent 工作流优化，支持工具调用、多步推理与失败恢复，量化后单张 24G/32G 消费级 GPU 即可运行。
Introducing Muse Glimmer, an open-weight 30B-parameter model optimized for local, always-on agent workflows. Muse Glimme...
同一事件，精选展示《Meta 发布开源模型 Muse Glimmer》Meta 发布 Muse Glimmer，一个从 Muse Spark 蒸馏而来的 300 亿参数多模态模型，采用 Apache 2.0 开源协议。通过约 4-bit 量化与 DFlash 块级投机解码，模型可在单张 24 GB 消费级 GPU 或 Mac 上本地运行；在 RTX 5090 上吞吐量从 74.9 提升至 233.4 tok/s，实现 3.1 倍加速。
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elvis@omarsar0Today we're also opening the weights for Muse Glimmer, a great 30B parameter dense model that can run locally. Soon we'l...
Meta CEO 扎克伯格呼吁美国政府减少对开源 AI 模型的限制，以与中国竞争对手抗衡，并称“认为 AI 只有极端集权才是安全这种观点，本来就存在问题”。Meta 同日推出采用 4bit 量化技术的 AI 模型 Muse Glimmer，可在 24GB/32GB 显存的 Mac 或 PC 上本地运行。
Meta 发布 300 亿参数的 Muse Glimmer，权重以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 开放，可在单张消费级 GPU 的 Mac 或 PC 上本地运行，是自 2025 年春季 Llama 4 以来的首个开源模型。
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Rohan Paul@rohanpaul_aiMark Zuckerberg just dropped a really long piece on Meta's vision for the AI future where superintelligence is available...
SGLang 与 Meta Superintelligence Labs 合作，为 30B 参数多模态模型 Muse Glimmer 提供 Day-0 支持，该模型拥有 128k+ token 上下文窗口。
Meta 发布 Muse Glimmer，一款开放权重的 30B 参数本地编码模型。该模型面向本地部署场景，相关研究细节已在 research.meta.ai 公布。
同一事件，精选展示《Meta 发布开源模型 Muse Glimmer》Meta 以 Apache 2.0 许可发布 Muse Glimmer，支持在消费级 GPU 上运行本地 AI 智能体。Superintelligence Labs 已在 Hugging Face 上放出该 300 亿参数模型的权重。开发者可将其用于本地编码、函数调用、本地智能体及 LLM-as-a-judge 评估。
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🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog同事件1/ big announcement today: we will be releasing an open weight version of muse spark 1.2 soon. we also are releasing mus...
同一事件，精选展示《Meta 发布开源模型 Muse Glimmer》Rohan Paul@rohanpaul_ai同事件Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Glimmer，一款 30B 参数、专为单消费级 GPU 上的常驻本地智能体设计的模型，权重以 Apache 2.0 协议开源。
1/ big announcement today: we will be releasing an open weight version of muse spark 1.2 soon. we also are releasing mus...
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Chubby♨️@kimmonismusLFG: Meta's Muse Glimmer is a remarkably capable model for its size: 30B parameters, local deployment, and the best repo...
Meta 今日发布 300 亿参数模型 Muse Glimmer，并在 Apache 2.0 许可下开源权重。该模型专为全天候常驻的本地智能体工作流优化，应用 4bit 量化后可在 24GB/32GB 显存的 Mac 或 PC 上运行，实测性能几乎无衰减。在 MacBook M4 Max、M5 Max 及 RTX 5090 上，其速度可胜任流畅对话与实时智能体交互，所有计算均在本地完成。
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Alexandr Wang@alexandr_wang同事件今天我们还将开放Muse Glimmer的权重,这是一个出色的300亿参数密集模型,可以在本地运行。不久后,我们还将发布Muse Spark 1.2的权重,这是我们最新的基础模型。Meta是开源的有力支持者,我为这些发布感到自豪。祝贺@al...
同一事件，精选展示《Meta 发布开源模型 Muse Glimmer》Alexandr Wang@alexandr_wang精选
AI at Meta@AIatMeta精选Alexandr Wang@alexandr_wangExciting news: Muse Spark 1.2 (xHigh) by @AIatMeta is #4 in the Text Arena (1498 pts), and has reshaped the Pareto front...
Alexandr Wang@alexandr_wangMuse Spark 1.2 places Meta on the Cost per Task Pareto frontier, scoring 6 points below Claude Opus 5 at ~1/6th of the c...
Alexandr Wang@alexandr_wangWe've got a change at the top. Meta's muse-spark 1.2 reaches 2nd place in the sidequest-bench.
Meta 发布 Muse Spark 1.2 模型及首个专用编程智能体 Muse Code，最低档输出 token 仅 20 美分/百万，但需共享数据用于模型改进。模型在代码生成、调试和大代码库推理上较 1.1 提升，但基准测试未完全追平 Grok 4.5、Claude Opus 5 等顶尖模型。Muse Code 支持 /plan、/grill 等模式，并具备崩溃后精确恢复的快速续跑功能。
另有 5 家信源报道X：Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)X：Alexandr Wang（Scale AI 创始人/Meta 首席 AI 官） (@alexandr_wang)TechCrunch：AI（RSS）X：AI at Meta (@AIatMeta)IT之家（RSS）Alexandr Wang@alexandr_wangOne of the things the pelican benchmark is still useful for is visually representing (to a tiny extent) the improvements...
Meta 推出编程智能体 Muse Code 及编码向更新 Muse Spark 1.2。Spark 1.2 相较 1.1 显著提升代码生成、复杂调试、代码库理解与端到端开发工作流，并扩大训练环境多样性。该模型与 Muse Code 协同训练，集成其工具集以优化长周期编码任务，如全仓库生成与大型端到端项目。
Alexandr Wang@alexandr_wangMeta has released Muse Spark 1.2. It's their third release in four months and scores 54 on the Artificial Analysis Intel...
Alexandr Wang@alexandr_wangArtificial Analysis@ArtificialAnlysMeta 发布 Muse Spark 1.2，在 Artificial Analysis 智能指数中得分 54，较 1.1 版提升 3 分，与 Grok 4.5 并列美国实验室第三。
另有 1 家信源报道X：Artificial Analysis (@ArtificialAnlys)Meta AI 发布终端编码智能体 Muse Code（测试版），由新模型 Muse Spark 1.2 驱动，面向大型代码库的复杂软件工程，可规划变更、编写代码并验证结果。
另有 4 家信源报道X：Alexandr Wang（Scale AI 创始人/Meta 首席 AI 官） (@alexandr_wang)X：AI at Meta (@AIatMeta)TechCrunch：AI（RSS）IT之家（RSS）AI at Meta@AIatMeta@OpenRouter when Muse Spark 1.1?
Mark Zuckerberg@finkdDeveloper choice is core to what we're building. We're excited to share that Muse Spark 1.1 is now available on @OpenRou...
Meta 于 7 月 9 日发布多模态推理模型 Muse Spark 1.1，重点提升 AI 智能体任务的规划、协同与执行能力。新版本强化多智能体协作机制，支持最高 100 万 token 上下文长度。模型可自主判断点击界面、编写脚本或批量执行操作，并能诊断修复复杂代码错误。Muse Spark 1.1 已上线 Meta AI App 和 meta.ai 的 Thinking 模式，开发者可通过 Meta Model API 预览版调用。安全评估显示其在前沿风险领域维持在安全范围内，但在部分测试中仍落后于 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.8。
另有 5 家信源报道Hacker News 热门（buzzing.cc 中文翻译）X：AI at Meta (@AIatMeta)X：Elvis Saravia (@omarsar0, DAIR.AI)Simon Willison 博客The Decoder：AI News（RSS）Meta 推出 Muse Spark 1.1 模型。据 Artificial Analysis 数据，该模型在 Intelligence Index 上得分 51，与 GLM-5.2、GPT-5.4 和 GPT-5.6 Luna 持平；Coding Index 得分 71.3，领先 GLM-5.2（68.8），略低于 GPT-5.6 Luna（71.4）。每任务成本约 0.26 美元，低于 GLM-5.2（0.37 美元）和 GPT-5.4（0.89 美元），输出 token 使用量仅 9400 万。模型幻觉率从 73% 降至 38%，上下文窗口扩展至 100 万 token。发布初期仅通过 Meta 自有 API 提供。
