Meta Platformsは、コンシューマー向けハードウェア上で動作するよう構築され、Apache 2.0ライセンスの下でHugging Faceに提供される300億パラメーターのオープンウェイトAIモデル「Muse Glimmer」を公開した。コーディング、ツール利用、マルチモーダルタスク、自律的な再試行ループに対応する常時稼働のローカルエージェントとして位置付けている。Metaによると、このモデルはScale AI創業者のAlexandr Wang氏が率いるチームによって学習され、非公開のMuse Sparkファミリーから蒸留された。プロセスは、事前学習、より長いコンテキストを扱う中間学習、さらに教師ありファインチューニング、オンライン方策蒸留、強化学習を含む事後学習にまたがる3段階である。アーキテクチャー面では、Glimmerは279億パラメーターのテキストデコーダー、19億パラメーターのViTビジョンエンコーダー、GELU投影層を組み合わせ、52層のTransformerを採用している。sliding-window attentionとgrouped-query attentionにより、コンテキストウィンドウは12万8000トークンを超える水準まで拡張されている。Metaによると、このモデルは100以上の言語をサポートする。 ローカル実行を現実的なものにするため、Metaはフル精度での展開には55GB超のVRAMが必要になるとし、およそ4ビット量子化を用いて言語モデルを20GB未満に圧縮し、DFlashベースの投機的デコーディング用ドラフトモデルと組み合わせた。RTX 5090ではデコーディング速度が74.9トークン/秒から233トークン/秒へ上昇し、M5 Max搭載MacBookでは50トークン/秒に達して1.8倍となった。Metaによると、NVFP4とDFlashを用いたSGLang環境では、シングルユーザーのスループットは236トークン/秒、バッチスループットは1452トークン/秒に達した。ベンチマークでは、Glimmerはツール呼び出しのMCP Atlasで75.5を記録し、Gemma4-31Bの54.2、Qwen3.6-27Bの62.5を上回った。一方でMetaのリリース資料では、OSWorld-Verified、TerminalBench 2.1、SWE-Bench Verifiedを含む、より難度の高いコンピューター操作およびターミナルコーディングのテストでQwen3.6-27Bが首位に立ったことも示された。 Mark Zuckerberg氏は同日公表したエッセー「The Future is for Everyone」で、超知能は集中ではなく分散されるべきだと主張し、DeepSeek、Qwen、KimiをオープンソースAIの先導役として明示的に挙げた。また、Metaはモデルの安全性審査権限を、リリース判断をCEOだけに委ねるのではなく独立した委員会に移すと述べる一方、競合の進展を遅らせるための半導体輸出規制は引き続き支持した。今回の公開は、カリフォルニア、コロラド、ケンタッキー、ニュージャージーの各州司法長官が、Metaに対して1.4兆ドルを求める訴訟を進める中で行われたものであり、同社はその金額を前例のない見出し狙いの数字だとしている。Metaはまた、llama.cpp、Hugging Face Transformers、Ollama 0.32.7、LM Studio、SGLangにまたがる初日からの幅広いエコシステム対応を強調した。Alexandr Wang氏は、Muse Spark 1.2のオープンウェイト版が近く登場すると述べた。