Meta Superintelligence Labs（Meta 超级智能实验室）于 2026-08-10 发布的开放权重多模态智能体（Agent）模型，从旗舰模型 Muse Spark 蒸馏而来，主打单卡/本机常驻运行的 Agent 工作流。协议 Apache 2.0（可自由商用、修改、再分发）。
核心定位#
面向"在个人设备上持续运行的本地智能体"，强调多步推理、函数/工具调用、错误恢复、编程、电脑操作、LLM-as-a-judge。
与 Llama 系列同属 Meta 但不同产品线：Muse 由超级智能实验室推出，协议比 Llama 社区许可更宽松（无月活规模等限制）。
关键技术规格#
| 项目 | 参数 |
|---|---|
| 参数规模 | ~29.6B（稠密因果 Transformer，非 MoE），52 层、隐藏维度 6656 |
| 多模态 | 文本+图像交错输入→文本输出；视觉编码器 ViT-G/14（约 1.8B），单图最多 4096 视觉 token |
| 上下文 | 131,072+ tokens（128K+），局部×3 + 全局循环注意力、2048 滑动窗口，GQA（32 查询/2 KV 头）控显存 |
| 知识截止 | 2026-01-04 |
| 推理强度 | 支持 low / medium / high / xhigh 四档调节（system prompt 写 Reasoning strength: <值>） |
| 量化部署 | 4-bit 量化后语言模型 <20GB，可装入 24GB/32GB 消费级显卡或 Mac（M4/M5 Max）；BF16 全精度约 55.5 GiB、需 ~64GB 显存 |
| 加速 | 附 DFlash 投机解码 drafter，RTX 5090 解码 74.9→233.4 tok/s（约 3.1×）；Apple M5 Max 约 1.8× |
评测表现（摘录，均为 high + 工具档）#
数学：AIME 2026 94.70（6/19）
科学推理：GPQA Diamond 83.50
编程/工程：SWE-bench Verified 76、SciCode 43.60
指令跟随：IF Bench 77（5/33）
长上下文：AA-LCR 80（1/18）
Agent 工具：MCP-Atlas 75.50、OSWorld-Verified 65.90、Terminal-Bench 2.1 51.70
多模态：MMMU-Pro 74、OmniDocBench 75.80
部署与生态（Day-0 支持）#
本地推理：Ollama、LM Studio、Unsloth、llama.cpp、ExecuTorch、MLX
服务端：vLLM（
vllm serve meta-models/Muse-Glimmer-30B）、SGLang云端托管：Together AI、Fireworks AI、OpenRouter
兼容 OpenClaw、Hermes Agent 等编排框架
推荐采样：temperature 1.0、top_p 0.95、top_k 64
资源#
权重/模型卡：Hugging Face
meta-models/Muse-Glimmer-30B、ModelScope、OpenCSG
资料来源#
检索整理于 2026-08-20，来源：Hugging Face / AIHub / DataLearner / ModelScope / CSDN 等 2026-08 发布报道。
该模型为较新的开源模型，细节以官方模型卡为准。
讨论 0
还没有人说话。
登录登录后可以参与讨论