Neue Modelle 2026-08-10

Metas neues Modell ist klein genug für den eigenen Rechner — und das Erste, was Superintelligence Labs verschenkt

Meta hat am Montag Muse Glimmer veröffentlicht, ein Modell mit 30 Milliarden Parametern, das lokale Agenten auf Hardware laufen lassen soll, die Menschen bereits besitzen, unter der freizügigen Apache-2.0-Lizenz. Es ist ein dichtes Modell mit eigenem Bildencoder statt einer Expertenmischung, destilliert aus dem weit größeren Muse Spark, mit einem Kontextfenster von 131.000 Token. In voller Genauigkeit braucht es mehr als 55 GB Speicher; auf vier Bit quantisiert passt es auf eine 24-GB-Consumer-Grafikkarte, und Meta nennt rund 233 Token pro Sekunde auf einer RTX 5090 mit spekulativem Decoding, etwa das Dreifache des unbeschleunigten Werts. Die veröffentlichten Werte sind für diese Größenklasse stark: 94,7 % bei AIME 2026, 83,5 bei GPQA Diamond, 76,0 bei SWE-Bench Verified. Bei agentenspezifischen Tests ist der Abstand größer: 75,5 bei MCP Atlas gegenüber 54,2 für Googles Gemma4-31B und 62,5 für Qwen3.6-27B. Ein glatter Durchmarsch ist es nicht. Qwen3.6-27B liegt bei SWE-Bench Verified mit 77,2 weiterhin knapp vorn und schlägt es bei OSWorld-Verified und TerminalBench 2.1. Audio-Ein- und -Ausgabe werden nicht unterstützt, und Metas eigene Modellkarte sagt, unter 18-Jährige sollten das Modell nicht verwenden.

Warum es wichtig istHier geschahen zwei Dinge gleichzeitig. Das erste ist technisch: Ein Modell, das bei Werkzeugnutzung und mehrstufigen Aufgaben in diesem Bereich abschneidet, läuft nun auf einer einzigen Spiele-GPU, offline, ohne Rechnung pro Token und ohne dass Daten den Raum verlassen. Das ändert, wer einen Agenten bauen kann — eine Schule, eine Praxis, eine kleine Firma mit einer Workstation — und es ändert, was ein Agent anfassen darf, weil nichts irgendwohin hochgeladen werden muss. Das zweite ist politisch. Es ist das erste offene Modell aus Metas Superintelligence Labs, und Mark Zuckerberg nutzte den Start, um OpenAI und Anthropic dafür anzugreifen, ihre besten Systeme geschlossen zu halten, und um Washington zu drängen, jene Trainingsdaten-Regeln zu lockern, die amerikanische Labore seiner Ansicht nach zurückwerfen. Dieses Argument hat gerade Gewicht, aus einem unbequemen Grund: Die führenden Modelle mit offenen Gewichten des vergangenen Jahres kamen überwiegend aus China — Kimi K3, Qwen3.8-Max, DeepSeek V4-Flash — während die besten US-Systeme verschlossen blieben. Meta wettet darauf, die amerikanische Ausnahme sein zu können, und hat dafür die freizügigste verfügbare Lizenz gewählt.

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