Meta выпустила Muse Glimmer — открытую модель-агента на 30 млрд параметров, которая после сжатия до 4 бит умещается меньше чем в 20 гигабайт и запускается на одной потребительской видеокарте без облака, подписки и лимитов на токены. Модель вышла под лицензией Apache 2.0 и доступна уже сейчас.
Muse Glimmer предназначена под агентные задачи — планирование расписания, организацию файлов, локальное написание кода, вызов функций. Модель понимает, что вызов инструмента завершился неудачей, и пробует повторить процесс. На вход принимается смешанный контент — текст вместе со скриншотами и документами. По устройству это дистиллят: в роли учителя выступила закрытая флагманская модель Meta, Muse Spark, знания которой сжали в компактную ученическую версию.
В прямом сравнении с открытыми конкурентами Muse Glimmer выглядит убедительно, но не безоговорочно. Против Qwen3.6-27B от Alibaba и Gemma4-31B от Google модель Meta лидирует по 12 из 24 сравниваемых показателей, обходит Gemma почти по всем пунктам и превосходит Qwen по 14 из 24. Сильнее всего Muse Glimmer именно в агентных сценариях. На тесте MCP Atlas ее результат 75,5 против 62,5 у Qwen, а вот в задачах управления компьютером и работы в терминале (OSWorld-Verified, TerminalBench) модель Alibaba оказывается точнее.
За релизом Muse Glimmer стоит более широкая внутренняя перестройка Meta. В ноябре прошлого года компанию покинул Ян Лекун — один из основателей современного глубокого обучения и многолетний главный научный сотрудник Meta по ИИ. Одной из причин стало изменение управленческой структуры: после инвестиции в Scale AI на $14,3 млрд Meta назначила Александра Ванга руководителем нового ИИ-подразделения, и Лекун должен был ему подчиняться.
Лекун последовательно поддерживал открытые модели, но стратегия компании постепенно ушла в другую сторону. Разрыв стал особенно заметен после успеха DeepSeek: китайская лаборатория использовала открытые веса Llama и выпустила модели, которые превзошли собственные разработки Meta. Затем компания сократила около 600 сотрудников в FAIR и инфраструктурных ИИ-командах.
На этом фоне Muse Glimmer выглядит как попытка Meta вернуть позиции в открытой экосистеме. Это 30-миллиардная модель с открытыми весами по лицензии Apache 2.0, рассчитанная на агентные сценарии и локальный запуск на потребительском оборудовании, включая одну видеокарту.
Последние два года темп в сегменте открытых моделей во многом задавали китайские лаборатории: DeepSeek, Qwen от Alibaba, Kimi от Moonshot AI, GLM от Zhipu и MiniMax. Они регулярно публиковали модели, сопоставимые по качеству с сильными закрытыми системами. Meta по-прежнему оставалась заметным игроком благодаря Llama, но в нише локальных агентных моделей, способных работать на одной видеокарте, у компании до сих пор не было столь явной позиции. Muse Glimmer должен изменить именно это.
