Meta 的新模型小到能装进你自己的电脑——也是超级智能实验室首次开放的模型
Meta 周一发布了 Muse Glimmer：一个 300 亿参数的模型，专为在人们已有的硬件上运行本地智能体而设计，采用宽松的 Apache 2.0 许可证。它不是混合专家架构，而是带有专用视觉编码器的稠密模型，从更大的 Muse Spark 蒸馏而来，上下文窗口为 13.1 万 token。全精度下需要超过 55 GB 显存；量化到四位后可装入 24 GB 的消费级显卡。Meta 称在 RTX 5090 上配合投机解码可达每秒约 233 个 token，约为未加速时的三倍。公布的分数在同尺寸中很强：AIME 2026 得 94.7%，GPQA Diamond 83.5，SWE-Bench Verified 76.0。在智能体专项测试中差距更大：MCP Atlas 75.5，而谷歌 Gemma4-31B 为 54.2，Qwen3.6-27B 为 62.5。但并非全面领先。Qwen3.6-27B 在 SWE-Bench Verified 上以 77.2 仍略胜一筹，并在 OSWorld-Verified 和 TerminalBench 2.1 上超过它。不支持音频输入输出；Meta 自己的模型卡说明 18 岁以下不应使用该模型。
为什么重要?这里同时发生了两件事。第一件是技术层面的：一个在工具调用和多步任务上达到这一水平的模型，如今可以在单块游戏显卡上离线运行，没有按 token 计费，也没有数据离开房间。这改变了谁能构建智能体——一所学校、一家诊所、一间只有一台工作站的小公司——也改变了智能体被允许接触什么，因为不需要把任何东西上传给别人。第二件是政治层面的。这是 Meta 超级智能实验室的首个开放模型，扎克伯格借发布之机抨击 OpenAI 和 Anthropic 把最强系统锁起来，并敦促华盛顿放松他所说的让美国实验室落后的训练数据规则。这个论点眼下之所以有分量，原因却让人不太舒服：过去一年领先的开放权重模型大多来自中国——Kimi K3、Qwen3.8-Max、DeepSeek V4-Flash——而美国最好的系统始终封闭。Meta 押注自己能成为美国的例外，并挑了现有最宽松的许可证来证明这一点。
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