Metan Muse Glimmer: 30 miljardin parametrin tekoälymalli, joka pyörii kokonaan yhdellä kuluttajan näytönohjaimella
Metan Muse Glimmer (julkaistu 10.8.2026) on 29,6 miljardin parametrin avoimen painon agenttimalli (Apache 2.0), joka toimii täysin yhdellä kuluttajan näytönohjaimella – ilman pilviyhteyttä. Muse Spark mallista tislattu Glimmer on optimoitu paikallisiin, aina päällä oleviin agenttityönkulkuihin: suunnittelu, työkaluj...
JulkaisijaMuokattu mallilla DeepSeek-V4-FlashKuvat luotu mallilla GPT Image 1.5
Metan Muse Glimmer (julkaistu 10.8.2026) on 29,6 miljardin parametrin avoimen painon agenttimalli (Apache 2.0), joka toimii täysin yhdellä kuluttajan näytönohjaimella – ilman pilviyhteyttä.
Muse Spark mallista tislattu Glimmer on optimoitu paikallisiin, aina päällä oleviin agenttityönkulkuihin: suunnittelu, työkalujen kutsuminen, virheistä palautuminen ja multimodaalinen (teksti+kuva) ymmärrys.
Meta yhdistää malliin 4 bittisen kvantisoinnin (alle 20 Gt VRAM) ja DFlash lohko spekulatiivisen dekoodauksen, mahdollistaen reaaliaikaisen päättelyn RTX 5090:stä Apple M5 Maxiin.
What is Meta's Muse Glimmer, a 30-billion-parameter open-weight AI model, and what are its key features, specifications (including offline cAn editorial concept visualization of Meta's Muse Glimmer AI model.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Meta's Muse Glimmer, a 30-billion-parameter open-weight AI model, and what are its key features, specifications (including offline c. Article summary: I need to verify this information about a model called "Muse Glimmer" from Meta. Let me search for it. Topic tags: general, general web, user generated, documentation, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustra
openai.com
10. elokuuta 2026 Meta Superintelligence Labs julkaisi Muse Glimmerin – noin 29,6 miljardin parametrin avoimen painon tekoälymallin, joka toimii täysin yhdellä kuluttajan näytönohjaimella ilman pilviyhteyttä . Se on Metan ensimmäinen avoimen painon julkaisu yli vuoteen, mikä merkitsee paluuta avoimen lähdekoodin AI-juurille pettymystä herättäneen Llama 4:n jälkeen .
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "Metan Muse Glimmer: 30 miljardin parametrin tekoälymalli, joka pyörii kokonaan yhdellä kuluttajan näytönohjaimella"?
Metan Muse Glimmer (julkaistu 10.8.2026) on 29,6 miljardin parametrin avoimen painon agenttimalli (Apache 2.0), joka toimii täysin yhdellä kuluttajan näytönohjaimella – ilman pilviyhteyttä.
What are the key points to validate first?
Metan Muse Glimmer (julkaistu 10.8.2026) on 29,6 miljardin parametrin avoimen painon agenttimalli (Apache 2.0), joka toimii täysin yhdellä kuluttajan näytönohjaimella – ilman pilviyhteyttä. Muse Spark mallista tislattu Glimmer on optimoitu paikallisiin, aina päällä oleviin agenttityönkulkuihin: suunnittelu, työkalujen kutsuminen, virheistä palautuminen ja multimodaalinen (teksti+kuva) ymmärrys.
What should I do next in practice?
Meta yhdistää malliin 4 bittisen kvantisoinnin (alle 20 Gt VRAM) ja DFlash lohko spekulatiivisen dekoodauksen, mahdollistaen reaaliaikaisen päättelyn RTX 5090:stä Apple M5 Maxiin.
Metan Muse Glimmer: 30 miljardin parametrin tekoälymalli, joka pyörii kokonaan yhdellä kuluttajan näytönohjaimella
Metan Muse Glimmer (julkaistu 10.8.2026) on 29,6 miljardin parametrin avoimen painon agenttimalli (Apache 2.0), joka toimii täysin yhdellä kuluttajan näytönohjaimella – ilman pilviyhteyttä. Muse Spark mallista tislattu Glimmer on optimoitu paikallisiin, aina päällä oleviin agenttityönkulkuihin: suunnittelu, työkaluj...
JulkaisijaMuokattu mallilla DeepSeek-V4-FlashKuvat luotu mallilla GPT Image 1.5
Metan Muse Glimmer (julkaistu 10.8.2026) on 29,6 miljardin parametrin avoimen painon agenttimalli (Apache 2.0), joka toimii täysin yhdellä kuluttajan näytönohjaimella – ilman pilviyhteyttä.
Muse Spark mallista tislattu Glimmer on optimoitu paikallisiin, aina päällä oleviin agenttityönkulkuihin: suunnittelu, työkalujen kutsuminen, virheistä palautuminen ja multimodaalinen (teksti+kuva) ymmärrys.
Meta yhdistää malliin 4 bittisen kvantisoinnin (alle 20 Gt VRAM) ja DFlash lohko spekulatiivisen dekoodauksen, mahdollistaen reaaliaikaisen päättelyn RTX 5090:stä Apple M5 Maxiin.
What is Meta's Muse Glimmer, a 30-billion-parameter open-weight AI model, and what are its key features, specifications (including offline cAn editorial concept visualization of Meta's Muse Glimmer AI model.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Meta's Muse Glimmer, a 30-billion-parameter open-weight AI model, and what are its key features, specifications (including offline c. Article summary: I need to verify this information about a model called "Muse Glimmer" from Meta. Let me search for it. Topic tags: general, general web, user generated, documentation, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustra
openai.com
10. elokuuta 2026 Meta Superintelligence Labs julkaisi Muse Glimmerin – noin 29,6 miljardin parametrin avoimen painon tekoälymallin, joka toimii täysin yhdellä kuluttajan näytönohjaimella ilman pilviyhteyttä . Se on Metan ensimmäinen avoimen painon julkaisu yli vuoteen, mikä merkitsee paluuta avoimen lähdekoodin AI-juurille pettymystä herättäneen Llama 4:n jälkeen .
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "Metan Muse Glimmer: 30 miljardin parametrin tekoälymalli, joka pyörii kokonaan yhdellä kuluttajan näytönohjaimella"?
Metan Muse Glimmer (julkaistu 10.8.2026) on 29,6 miljardin parametrin avoimen painon agenttimalli (Apache 2.0), joka toimii täysin yhdellä kuluttajan näytönohjaimella – ilman pilviyhteyttä.
What are the key points to validate first?
Metan Muse Glimmer (julkaistu 10.8.2026) on 29,6 miljardin parametrin avoimen painon agenttimalli (Apache 2.0), joka toimii täysin yhdellä kuluttajan näytönohjaimella – ilman pilviyhteyttä. Muse Spark mallista tislattu Glimmer on optimoitu paikallisiin, aina päällä oleviin agenttityönkulkuihin: suunnittelu, työkalujen kutsuminen, virheistä palautuminen ja multimodaalinen (teksti+kuva) ymmärrys.
What should I do next in practice?
Meta yhdistää malliin 4 bittisen kvantisoinnin (alle 20 Gt VRAM) ja DFlash lohko spekulatiivisen dekoodauksen, mahdollistaen reaaliaikaisen päättelyn RTX 5090:stä Apple M5 Maxiin.
Muse Glimmer on tiivis kausaalimuunnin (ei Mixture-of-Experts), jossa on erillinen noin 1,8 miljardin parametrin ViT-G/14-havaintoenkooderi multimodaalista syötettä varten . Siinä on 52 kerrosta, piilotettu ulottuvuus 6 656, 32 kyselypäätä ja 16:1 Grouped Query Attention -malli .
131 072+ tokenia (jopa 262 000 joissakin kokoonpanoissa)
Multimodaalinen syöte
Teksti + kuvat erillisen havaintoenkooderin kautta
Lisenssi
Apache 2.0 – sallii kaupallisen käytön, muokkauksen ja uudelleenjakelun
Offline/paikallinen
Toimii täysin yhdellä kuluttajan näytönohjaimella tai Macilla – ei pilviyhteyttä
Tietojen katkaisupäivä
4. tammikuuta 2026
Koulutusdata
Kattaa yli 100 kieltä
Täystarkkuusmalli vaatii noin 55 Gt VRAM-muistia, mutta Meta toimittaa sen 4-bittisenä kvantisoituna, jolloin malli mahtuu alle 20 Gt:een .
Kvantisoidut VRAM-versiot
Meta toimittaa kaksi kvantisoitua julkaisukokoonpanoa, molemmat K-Quant-menetelmällä ja mitattuna 15 vertailuarvossa :
K-Quant-Dynamic – noin 32 Gt VRAM, keskimäärin vain 0,2 % heikennys täystarkkuuteen verrattuna
K-Quant-17GB – noin 24 Gt VRAM (malli alle 20 Gt), keskimäärin 1,0 % heikennys
Riippumattomat laboratoriot eivät ole vielä toistaneet näitä kokonaisheikennysväitteitä .
DFlash-spekulatiivinen dekoodaus ja paikallinen läpäisy
Ratkaistakseen 30 miljardin parametrin mallin paikallisen käytön viiveongelman Meta yhdistää Muse Glimmeriin DFlashin – pienen viisikerroksisen spekulatiivisen dekoodauksen luonnostelijan, joka ehdottaa kerralla 16 tokenin lohkoja, jotka päämalli sitten tarkistaa rinnakkain .
Meta raportoi seuraavat läpäisynopeudet 17 Gt:n kvantisoidulla mallilla eräkoko 1 ja ahne dekoodaus :
Laitteisto
Perustaso (tok/s)
DFlashin kanssa (tok/s)
Nopeutus
NVIDIA RTX 5090
74,9
233,4
3,1x
Apple M5 Max
26,6
50,2
1,9x
Apple M4 Max
23,7
37,8
1,6x
SGLang raportoi 236,4 tok/s samalla RTX 5090 -laitteistolla erillisessä päivä-0-mittauksessa . Varhaiset riippumattomat testit RTX 5090:lla ja llama.cpp:llä tuottavat joskus alhaisempia lukemia (esim. ~137 tok/s), mikä viittaa siihen, että 233+ tok/s -luku vaatii tiettyjä optimointeja .
Agenttikyvykkyydet
Muse Glimmer ei ole ensisijaisesti keskustelubotti – se on paikallinen tekoälyagentti, joka on suunniteltu autonomisiin työnkulkuihin . Meta on nimenomaisesti virittänyt sen suunnittelemaan, kutsumaan työkaluja ja palautumaan omista virheistään. Se tukee natiivisti Model Context Protocol (MCP) -protokollaa ja integroituu suosittuihin agenttikehyksiin .
Keskeisiä käyttötapauksia ovat: funktiokutsut, paikallinen koodaus, pitkät työkaluistunnot, LLM-tuomariarviointi, dokumenttianalyysi ja henkilökohtaiset avustajat .
Vertailuarvot vs. kilpailijat
Meta julkaisi suorat vertailut Googlen Gemma 4 31B:tä ja Alibaban Qwen 3.6 27B:tä vastaan (molemmat ajettuna ajattelu-/päättelytilassa) :
Vertailuarvo
Muse Glimmer 30B
Gemma 4 31B
Qwen 3.6 27B
Mitä se testaa
MCP Atlas (julkinen)
75,5
54,2
62,5
Monivaiheinen käyttö 20+ MCP-palvelimen kanssa
DeepSearch QA
74,6
61,7
71,1
Autonominen verkkotutkimus
SWE-Bench Pro
51,2
36,9
50,2
Vaativat repositoriotason ohjelmistotehtävät
SWE-Bench Verified
76,0
66,6
77,2
Vahvistetut koodaustehtävät
AIME 2026 (matematiikka)
94,7
89,2
94,1
Matemaattinen päättely
τ³-Banking (agentti)
23,5
15,1
16,7
Agentilliset pankkitehtävät
OSWorld-Verified
65,9
58,5
75,6
Työpöydän OS-automaatio
Terminal-Bench 2.1
51,7
43,4
60,7
Pääte-/järjestelmätyö
Muse Glimmer johtaa useimmissa agenttivertailuarvoissa, mukaan lukien MCP Atlas (75,5 vs. Qwenin 62,5) ja DeepSearch QA (74,6 vs. 71,1) . Se saa myös 94,7 AIME 2026:ssa, johtaen molempia kilpailijoita .
Huomautus: Eräs kolmannen osapuolen analyysi toteaa, että Glimmer jää jälkeen Qwen 3.6 27B:stä TerminalBench 2.1:ssä (51,7 vs. 60,7) ja OSWorld-Verified:ssä (65,9 vs. 75,6), ja sillä on taipumus kieltäytyä tietyistä OS-tason automatisointitehtävistä .
Tislaus Muse Sparkista
Muse Glimmer tislattiin Muse Sparkista (Metan suurempi, suljetun lähdekoodin huippumalli) käyttäen logiittitislautta esikoulutuksen aikana, jota seurasivat ohjattu hienosäätö ja RLHF . Muse Spark itse pysyy suljettuna – saatavilla vain isännöitynä API:na – joten Glimmer on avoimen painon tislaus paikallista käyttöä varten . Meta on vihjannut, että Muse Sparkin avoin julkaisu saattaa seurata .
Strateginen konteksti: Superälykkyyttä kaikille
Muse Glimmer on selkein tuote tähän mennessä Mark Zuckerbergin visiosta "henkilökohtaisesta superälykkyydestä" – tehokas tekoäly, joka toimii paikallisesti henkilökohtaisilla laitteilla, ilman pilvikustannuksia, tilausmaksuja tai tietojen poistumista laitteelta . TechCrunch kutsui sitä "selkeimmäksi kuvaksi" tästä visiosta .
Julkaisu seuraa kuukausien sisäistä myllerrystä Llama 4:n pettymystä herättäneen kevään 2026 julkaisun jälkeen, jonka jälkeen Meta vaikutti hylkäävän avoimen painon tekoälyn. Muse Glimmer avaa tämän strategian uudelleen .
14,3 miljardin dollarin Scale AI -investointi
Kesäkuussa 2025 Meta sijoitti 14,3 miljardia dollaria data-merkintäyritys Scale AI:hin, hankkien noin 49 %:n osuuden . Kauppa toi Scale AI:n 28-vuotiaan toimitusjohtajan Alexandr Wangin johtamaan Metan uutta "Superälykkyys"-divisioonaa . Investointi tähtäsi korkealaatuisen koulutusdatan ja osaamisen varmistamiseen Muse-malliperheelle . CNBC raportoi tammikuussa 2026, että Wang johti Metan TBD AI -yksikköä, joka rakensi seuraajaa Llama-sarjalle, koodinimeltään Avocado .
Saatavuus ja päivä-0-tuki
Muse Glimmer on ladattavissa Hugging Facesta osoitteesta meta-models/Muse-Glimmer-30B Apache 2.0 -lisenssillä . Sillä on päivä-0-tuki:
Ollama – vedä ja aja paikallisesti yhdellä komennolla
LM Studio – tuettu paikalliseen GUI-pohjaiseen päättelyyn
SGLang – 230+ tok/s RTX 5090:llä
llama.cpp – yhteisön GGUF-muunnokset saatavilla julkaisupäivänä
NVIDIA NIM – optimoitu päättely NVIDIAn mikropalvelukehyksen kautta
AMD ROCm – virallinen tuki Ryzen AI Maxille ja Radeon-näytönohjaimille
Varhaiset yhteisöraportit osoittavat, että jopa RTX 3090 (24 Gt) pystyy ajamaan Q4_K_XL-kvantisoidun mallin DFlashilla ja 262K konteksti-ikkunalla käyttäen noin 22-23 Gt VRAM-muistia .
techcrunch.comMeta’s new Glimmer AI model offers a hint at Zuckerberg’s personal intelligence vision | TechCrunch
Muse Glimmer on tiivis kausaalimuunnin (ei Mixture-of-Experts), jossa on erillinen noin 1,8 miljardin parametrin ViT-G/14-havaintoenkooderi multimodaalista syötettä varten . Siinä on 52 kerrosta, piilotettu ulottuvuus 6 656, 32 kyselypäätä ja 16:1 Grouped Query Attention -malli .
131 072+ tokenia (jopa 262 000 joissakin kokoonpanoissa)
Multimodaalinen syöte
Teksti + kuvat erillisen havaintoenkooderin kautta
Lisenssi
Apache 2.0 – sallii kaupallisen käytön, muokkauksen ja uudelleenjakelun
Offline/paikallinen
Toimii täysin yhdellä kuluttajan näytönohjaimella tai Macilla – ei pilviyhteyttä
Tietojen katkaisupäivä
4. tammikuuta 2026
Koulutusdata
Kattaa yli 100 kieltä
Täystarkkuusmalli vaatii noin 55 Gt VRAM-muistia, mutta Meta toimittaa sen 4-bittisenä kvantisoituna, jolloin malli mahtuu alle 20 Gt:een .
Kvantisoidut VRAM-versiot
Meta toimittaa kaksi kvantisoitua julkaisukokoonpanoa, molemmat K-Quant-menetelmällä ja mitattuna 15 vertailuarvossa :
K-Quant-Dynamic – noin 32 Gt VRAM, keskimäärin vain 0,2 % heikennys täystarkkuuteen verrattuna
K-Quant-17GB – noin 24 Gt VRAM (malli alle 20 Gt), keskimäärin 1,0 % heikennys
Riippumattomat laboratoriot eivät ole vielä toistaneet näitä kokonaisheikennysväitteitä .
DFlash-spekulatiivinen dekoodaus ja paikallinen läpäisy
Ratkaistakseen 30 miljardin parametrin mallin paikallisen käytön viiveongelman Meta yhdistää Muse Glimmeriin DFlashin – pienen viisikerroksisen spekulatiivisen dekoodauksen luonnostelijan, joka ehdottaa kerralla 16 tokenin lohkoja, jotka päämalli sitten tarkistaa rinnakkain .
Meta raportoi seuraavat läpäisynopeudet 17 Gt:n kvantisoidulla mallilla eräkoko 1 ja ahne dekoodaus :
Laitteisto
Perustaso (tok/s)
DFlashin kanssa (tok/s)
Nopeutus
NVIDIA RTX 5090
74,9
233,4
3,1x
Apple M5 Max
26,6
50,2
1,9x
Apple M4 Max
23,7
37,8
1,6x
SGLang raportoi 236,4 tok/s samalla RTX 5090 -laitteistolla erillisessä päivä-0-mittauksessa . Varhaiset riippumattomat testit RTX 5090:lla ja llama.cpp:llä tuottavat joskus alhaisempia lukemia (esim. ~137 tok/s), mikä viittaa siihen, että 233+ tok/s -luku vaatii tiettyjä optimointeja .
Agenttikyvykkyydet
Muse Glimmer ei ole ensisijaisesti keskustelubotti – se on paikallinen tekoälyagentti, joka on suunniteltu autonomisiin työnkulkuihin . Meta on nimenomaisesti virittänyt sen suunnittelemaan, kutsumaan työkaluja ja palautumaan omista virheistään. Se tukee natiivisti Model Context Protocol (MCP) -protokollaa ja integroituu suosittuihin agenttikehyksiin .
Keskeisiä käyttötapauksia ovat: funktiokutsut, paikallinen koodaus, pitkät työkaluistunnot, LLM-tuomariarviointi, dokumenttianalyysi ja henkilökohtaiset avustajat .
Vertailuarvot vs. kilpailijat
Meta julkaisi suorat vertailut Googlen Gemma 4 31B:tä ja Alibaban Qwen 3.6 27B:tä vastaan (molemmat ajettuna ajattelu-/päättelytilassa) :
Vertailuarvo
Muse Glimmer 30B
Gemma 4 31B
Qwen 3.6 27B
Mitä se testaa
MCP Atlas (julkinen)
75,5
54,2
62,5
Monivaiheinen käyttö 20+ MCP-palvelimen kanssa
DeepSearch QA
74,6
61,7
71,1
Autonominen verkkotutkimus
SWE-Bench Pro
51,2
36,9
50,2
Vaativat repositoriotason ohjelmistotehtävät
SWE-Bench Verified
76,0
66,6
77,2
Vahvistetut koodaustehtävät
AIME 2026 (matematiikka)
94,7
89,2
94,1
Matemaattinen päättely
τ³-Banking (agentti)
23,5
15,1
16,7
Agentilliset pankkitehtävät
OSWorld-Verified
65,9
58,5
75,6
Työpöydän OS-automaatio
Terminal-Bench 2.1
51,7
43,4
60,7
Pääte-/järjestelmätyö
Muse Glimmer johtaa useimmissa agenttivertailuarvoissa, mukaan lukien MCP Atlas (75,5 vs. Qwenin 62,5) ja DeepSearch QA (74,6 vs. 71,1) . Se saa myös 94,7 AIME 2026:ssa, johtaen molempia kilpailijoita .
Huomautus: Eräs kolmannen osapuolen analyysi toteaa, että Glimmer jää jälkeen Qwen 3.6 27B:stä TerminalBench 2.1:ssä (51,7 vs. 60,7) ja OSWorld-Verified:ssä (65,9 vs. 75,6), ja sillä on taipumus kieltäytyä tietyistä OS-tason automatisointitehtävistä .
Tislaus Muse Sparkista
Muse Glimmer tislattiin Muse Sparkista (Metan suurempi, suljetun lähdekoodin huippumalli) käyttäen logiittitislautta esikoulutuksen aikana, jota seurasivat ohjattu hienosäätö ja RLHF . Muse Spark itse pysyy suljettuna – saatavilla vain isännöitynä API:na – joten Glimmer on avoimen painon tislaus paikallista käyttöä varten . Meta on vihjannut, että Muse Sparkin avoin julkaisu saattaa seurata .
Strateginen konteksti: Superälykkyyttä kaikille
Muse Glimmer on selkein tuote tähän mennessä Mark Zuckerbergin visiosta "henkilökohtaisesta superälykkyydestä" – tehokas tekoäly, joka toimii paikallisesti henkilökohtaisilla laitteilla, ilman pilvikustannuksia, tilausmaksuja tai tietojen poistumista laitteelta . TechCrunch kutsui sitä "selkeimmäksi kuvaksi" tästä visiosta .
Julkaisu seuraa kuukausien sisäistä myllerrystä Llama 4:n pettymystä herättäneen kevään 2026 julkaisun jälkeen, jonka jälkeen Meta vaikutti hylkäävän avoimen painon tekoälyn. Muse Glimmer avaa tämän strategian uudelleen .
14,3 miljardin dollarin Scale AI -investointi
Kesäkuussa 2025 Meta sijoitti 14,3 miljardia dollaria data-merkintäyritys Scale AI:hin, hankkien noin 49 %:n osuuden . Kauppa toi Scale AI:n 28-vuotiaan toimitusjohtajan Alexandr Wangin johtamaan Metan uutta "Superälykkyys"-divisioonaa . Investointi tähtäsi korkealaatuisen koulutusdatan ja osaamisen varmistamiseen Muse-malliperheelle . CNBC raportoi tammikuussa 2026, että Wang johti Metan TBD AI -yksikköä, joka rakensi seuraajaa Llama-sarjalle, koodinimeltään Avocado .
Saatavuus ja päivä-0-tuki
Muse Glimmer on ladattavissa Hugging Facesta osoitteesta meta-models/Muse-Glimmer-30B Apache 2.0 -lisenssillä . Sillä on päivä-0-tuki:
Ollama – vedä ja aja paikallisesti yhdellä komennolla
LM Studio – tuettu paikalliseen GUI-pohjaiseen päättelyyn
SGLang – 230+ tok/s RTX 5090:llä
llama.cpp – yhteisön GGUF-muunnokset saatavilla julkaisupäivänä
NVIDIA NIM – optimoitu päättely NVIDIAn mikropalvelukehyksen kautta
AMD ROCm – virallinen tuki Ryzen AI Maxille ja Radeon-näytönohjaimille
Varhaiset yhteisöraportit osoittavat, että jopa RTX 3090 (24 Gt) pystyy ajamaan Q4_K_XL-kvantisoidun mallin DFlashilla ja 262K konteksti-ikkunalla käyttäen noin 22-23 Gt VRAM-muistia .
techcrunch.comMeta’s new Glimmer AI model offers a hint at Zuckerberg’s personal intelligence vision | TechCrunch
