Meta 重回开放权重赛道！Muse Glimmer 是一款全新的 30B 模型，采用干净的 Apache 2.0 许可证（相比过去那些别扭的 Llama 许可证，这是一次升级）。

他们声称针对我在本地模型中寻找的那些能力做了专门优化：

• 端到端智能体任务完成。Muse Glimmer 在完整任务基准测试中取得了不错的成功率，包括 DeepSearch QA、MCP-Atlas、𝛕-Bench 和 SWE-Bench，这些基准衡量的是它在脚手架内工作、编写和调试代码，以及从头到尾解决多轮请求的能力。
• 可靠的工具调用。该模型能处理各种函数调用，在扩展工作流中调用带有精确 schema 的工具。
• 多步推理。Muse Glimmer 能在长跨度上进行链式推理，在复杂、扩展的工作流中维持连贯的计划。[……]

下面是一只鹈鹕，是我用 LM Studio 的 18.16 GB 版模型生成的：

我还用我的 llm-coding-agent 插件试了试它，针对 Datasette 的全新 checkout 运行，提示词是：

认证是怎么工作的？

这是它的回答，位于一段长记录的末尾，记录中展示了它为探索代码库所做的所有工具调用。我是用 llm-lmstudio 运行的，并应用了这个补丁来升级它，使其兼容 LLM 0.32。

我非常喜欢这种规模的模型，因为如果一台机器有 32 GB 或更多内存（我的有 128GB），它还能留出充足空间同时运行其他应用。

Glimmer 是一个视觉模型，所以我让它描述这张图片：

llm -m lmstudio/meta/muse-glimmer -a https://static.inaturalist.org/photos/714731804/large.jpg 'describe image'

我得到的回答是：

这张照片展示了一片岩石质地的防波堤式海岸线，天气阴沉，水面平滑呈灰色，柔焦背景中隐约可见一条码头/栈桥线。

画面近景中，两只大型褐鹈鹕（Pelecanus occidentalis）栖息在杂乱堆叠的灰白色石块上。它们具有该物种标志性的特征：长而下弯的黄橙色喙，喙下挂着巨大的喉囊，脖颈细长，背部与双翼覆着斑驳的棕灰色羽毛。左侧那只鹈鹕身体微微转向镜头，似乎在梳理羽毛，或将喙抵在胸前歇息；头顶至后颈可见一片浅白色斑块，一小撮羽冠微微竖起。右侧那只鹈鹕大体面朝前方偏右，头部高昂，喙朝下指向右方，头部同样带有浅色斑纹，翼上带横斑的深色飞羽清晰可见。

两只鹈鹕周围的岩石间，散落着几只体型小得多的深色鸟类——是些羽色呈柔和棕灰色的鸥类或燕鸥类小鸟。最左侧的岩石上蹲着一只深色小鸟，右侧鹈鹕的右边站着一只偏褐色的鸟，画面右下角前景有一只带红色喙的灰鸟，而画面最右缘还有一只深色的小鸟。

整体光线平坦而漫射，让水面与天空呈现出一种柔和、近乎单色的色调，与质感丰富的岩石和鹈鹕精细的羽毛细节形成对比。构图上，两只大鸟作为绝对主体，以平静的水面和低矮的岩石栖息地为背景，被框定在画面中央。