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。