📌今天有个重大消息：我们将很快发布 muse spark 1.2 的开放权重版本。 📦同时我们还将发布 muse glimmer，这是一个拥有 300 亿参数的
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📌今天有个重大消息：我们将很快发布 muse spark 1.2 的开放权重版本。 📦同时我们还将发布 muse glimmer，这是一个拥有 300 亿参数的智能体模型，采用 Apache 2.0 协议开放权重。 💻muse glimmer 可在 24GB 显存上运行，且不损失智能体可靠性。 ⏰推文发布时间：2026 年 8 月 10 日下午 6 点 06 分，浏览量 1400 次。 🤖与更大的模型一样，muse glimmer 能够通过规划、工具调用、自我结果检查及故障恢复，作为完全自主的智能体运行。 🔧muse glimmer 采用专属架构和配方开发，针对其规模与智能体性能需求进行了优化。 ⚡为实现最大内存效率，我们将模型权重量化至约 4 位，使语言模型占用空间低于 20GB，同时为键值缓存、感知编码器和起草器预留空间。 ✨dflash 起草器会批量生成令牌块，由主模型并行验证，从而保持响应速度。 🌐权重现已上线 Hugging Face。 🖥️本周将通过 Ollama、LM Studio、VLLM、SGLang、Together、Fireworks 和 OpenRouter 运行，并支持 llama.cpp、MLX 和 Executorch。 ✅经 Meta 高级 AI 扩展框架评估，已获准以开放权重形式发布。
总体总结
主题正文
- 📌今天有个重大消息：我们将很快发布 muse spark 1.2 的开放权重版本。
- 📦同时我们还将发布 muse glimmer，这是一个拥有 300 亿参数的智能体模型，采用 Apache 2.0 协议开放权重。
- 💻muse glimmer 可在 24GB 显存上运行，且不损失智能体可靠性。
- ⏰推文发布时间：2026 年 8 月 10 日下午 6 点 06 分，浏览量 1400 次。
- 🤖与更大的模型一样，muse glimmer 能够通过规划、工具调用、自我结果检查及故障恢复，作为完全自主的智能体运行。
- 🔧muse glimmer 采用专属架构和配方开发，针对其规模与智能体性能需求进行了优化。
- ⚡为实现最大内存效率，我们将模型权重量化至约 4 位，使语言模型占用空间低于 20GB，同时为键值缓存、感知编码器和起草器预留空间。
- 🖥️本周将通过 Ollama、LM Studio、VLLM、SGLang、Together、Fireworks 和 OpenRouter 运行，并支持 llama.cpp、MLX 和 Executorch。