Dongxi 东锡 NLP· @dongxi_nlp · X·· 1 小时前AI 评分65
AI 导读
Meta 发布 Muse Glimmer 30B 开源权重模型技术报告，主打消费级硬件上的 Agent 任务。模型经 4-bit 量化后约 17GB，目标在 24GB 显存设备运行，并称在工具使用和多步规划上领先同规模开源模型。
正文 · 原文
Meta 正在把具备较强自主执行能力的 AI Agent，从云端大模型压缩到可以在个人电脑上持续运行的 Muse Glimmer 30B。
部分指标超过 Qwen3.6-27B 和 Gemma4-31B。
通过 4-bit 量化，将模型压缩到约 17GB，目标是在 24GB 显存设备上运行。
采用 DFlash 推测解码，在 RTX 5090 上实现约 233 tokens/s，相比普通解码提速约 3.1 倍。
Meta 最近牛逼克拉斯！
Today we published a technical report on Muse Glimmer, our 30B open-weight model built for agentic tasks on consumer hardware. It runs at practical speeds on a Mac or PC with a single consumer GPU at 4-bit precision, and leads comparably-sized open models on tool use and multi-step planning. Read about the model architecture, distillation recipe, quantization and more: https://go.meta.me/4Bcvxol在 X 查看被引用的帖子
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