Meta का Muse Glimmer: 30B पैरामीटर का ओपन-वेट AI मॉडल जो एक कंज्यूमर GPU पर चलता है
Meta Superintelligence Labs ने 10 अगस्त 2026 को Muse Glimmer लॉन्च किया — एक 29.6 बिलियन पैरामीटर का ओपन वेट मॉडल जो Apache 2.0 लाइसेंस के तहत उपलब्ध है और पूरी तरह से एक कंज्यूमर GPU पर चलता है — बिना किसी क्लाउड कने... यह मॉडल Meta के बड़े क्लोज्ड सोर्स Muse Spark मॉडल से डिस्टिल किया गया है और स्थानीय, हमेशा चालू...
प्रकाशितकर्ताDeepSeek-V4-Flash से संपादितGPT Image 1.5 से चित्र बनाए गए
Meta Superintelligence Labs ने 10 अगस्त 2026 को Muse Glimmer लॉन्च किया — एक 29.6 बिलियन पैरामीटर का ओपन वेट मॉडल जो Apache 2.0 लाइसेंस के तहत उपलब्ध है और पूरी तरह से एक कंज्यूमर GPU पर चलता है — बिना किसी क्लाउड कने...
यह मॉडल Meta के बड़े क्लोज्ड सोर्स Muse Spark मॉडल से डिस्टिल किया गया है और स्थानीय, हमेशा चालू रहने वाले एजेंट वर्कफ़्लो के लिए ऑप्टिमाइज़ है: प्लानिंग, टूल कॉलिंग, एरर रिकवरी और मल्टीमॉडल (टेक्स्ट+इमेज) समझ। [4][6]
Meta ने मॉडल को 4 बिट क्वांटाइज़ेशन (20 GB से कम VRAM) और DFlash ब्लॉक स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग के साथ पेश किया है, जो RTX 5090 पर 233.4 टोकन प्रति सेकंड की स्पीड देता है — यह Apple M5 Max पर भी चलता है। [1][2][5]
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 संकेत
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
Meta का Muse Glimmer: स्थानीय AI एजेंटों की नई पीढ़ी
10 अगस्त 2026 को, Meta Superintelligence Labs ने Muse Glimmer लॉन्च किया — एक लगभग 29.6-बिलियन-पैरामीटर का ओपन-वेट AI मॉडल जो पूरी तरह से एक कंज्यूमर GPU पर चलता है, बिना किसी क्लाउड कनेक्शन के । यह एक साल से अधिक समय में Meta का पहला ओपन-वेट रिलीज़ है, जो Llama 4 के निराशाजनक लॉन्च के बाद ओपन-सोर्स AI में वापसी का संकेत देता है ।
Studio Global AI
अपना शोध जारी रखें
इस पृष्ठ में एक स्रोत-समर्थित उत्तर शामिल है जिसे आप Studio Global के अंदर जारी रख सकते हैं।
"Meta का Muse Glimmer: 30B पैरामीटर का ओपन-वेट AI मॉडल जो एक कंज्यूमर GPU पर चलता है" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
Meta Superintelligence Labs ने 10 अगस्त 2026 को Muse Glimmer लॉन्च किया — एक 29.6 बिलियन पैरामीटर का ओपन वेट मॉडल जो Apache 2.0 लाइसेंस के तहत उपलब्ध है और पूरी तरह से एक कंज्यूमर GPU पर चलता है — बिना किसी क्लाउड कने...
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
Meta Superintelligence Labs ने 10 अगस्त 2026 को Muse Glimmer लॉन्च किया — एक 29.6 बिलियन पैरामीटर का ओपन वेट मॉडल जो Apache 2.0 लाइसेंस के तहत उपलब्ध है और पूरी तरह से एक कंज्यूमर GPU पर चलता है — बिना किसी क्लाउड कने... यह मॉडल Meta के बड़े क्लोज्ड सोर्स Muse Spark मॉडल से डिस्टिल किया गया है और स्थानीय, हमेशा चालू रहने वाले एजेंट वर्कफ़्लो के लिए ऑप्टिमाइज़ है: प्लानिंग, टूल कॉलिंग, एरर रिकवरी और मल्टीमॉडल (टेक्स्ट+इमेज) समझ। [4][6]
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
Meta ने मॉडल को 4 बिट क्वांटाइज़ेशन (20 GB से कम VRAM) और DFlash ब्लॉक स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग के साथ पेश किया है, जो RTX 5090 पर 233.4 टोकन प्रति सेकंड की स्पीड देता है — यह Apple M5 Max पर भी चलता है। [1][2][5]
Meta का Muse Glimmer: 30B पैरामीटर का ओपन-वेट AI मॉडल जो एक कंज्यूमर GPU पर चलता है
Meta Superintelligence Labs ने 10 अगस्त 2026 को Muse Glimmer लॉन्च किया — एक 29.6 बिलियन पैरामीटर का ओपन वेट मॉडल जो Apache 2.0 लाइसेंस के तहत उपलब्ध है और पूरी तरह से एक कंज्यूमर GPU पर चलता है — बिना किसी क्लाउड कने... यह मॉडल Meta के बड़े क्लोज्ड सोर्स Muse Spark मॉडल से डिस्टिल किया गया है और स्थानीय, हमेशा चालू...
प्रकाशितकर्ताDeepSeek-V4-Flash से संपादितGPT Image 1.5 से चित्र बनाए गए
Meta Superintelligence Labs ने 10 अगस्त 2026 को Muse Glimmer लॉन्च किया — एक 29.6 बिलियन पैरामीटर का ओपन वेट मॉडल जो Apache 2.0 लाइसेंस के तहत उपलब्ध है और पूरी तरह से एक कंज्यूमर GPU पर चलता है — बिना किसी क्लाउड कने...
यह मॉडल Meta के बड़े क्लोज्ड सोर्स Muse Spark मॉडल से डिस्टिल किया गया है और स्थानीय, हमेशा चालू रहने वाले एजेंट वर्कफ़्लो के लिए ऑप्टिमाइज़ है: प्लानिंग, टूल कॉलिंग, एरर रिकवरी और मल्टीमॉडल (टेक्स्ट+इमेज) समझ। [4][6]
Meta ने मॉडल को 4 बिट क्वांटाइज़ेशन (20 GB से कम VRAM) और DFlash ब्लॉक स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग के साथ पेश किया है, जो RTX 5090 पर 233.4 टोकन प्रति सेकंड की स्पीड देता है — यह Apple M5 Max पर भी चलता है। [1][2][5]
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 संकेत
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
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Meta का Muse Glimmer: स्थानीय AI एजेंटों की नई पीढ़ी
10 अगस्त 2026 को, Meta Superintelligence Labs ने Muse Glimmer लॉन्च किया — एक लगभग 29.6-बिलियन-पैरामीटर का ओपन-वेट AI मॉडल जो पूरी तरह से एक कंज्यूमर GPU पर चलता है, बिना किसी क्लाउड कनेक्शन के । यह एक साल से अधिक समय में Meta का पहला ओपन-वेट रिलीज़ है, जो Llama 4 के निराशाजनक लॉन्च के बाद ओपन-सोर्स AI में वापसी का संकेत देता है ।
Studio Global AI
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इस पृष्ठ में एक स्रोत-समर्थित उत्तर शामिल है जिसे आप Studio Global के अंदर जारी रख सकते हैं।
"Meta का Muse Glimmer: 30B पैरामीटर का ओपन-वेट AI मॉडल जो एक कंज्यूमर GPU पर चलता है" का संक्षिप्त उत्तर क्या है?
Meta Superintelligence Labs ने 10 अगस्त 2026 को Muse Glimmer लॉन्च किया — एक 29.6 बिलियन पैरामीटर का ओपन वेट मॉडल जो Apache 2.0 लाइसेंस के तहत उपलब्ध है और पूरी तरह से एक कंज्यूमर GPU पर चलता है — बिना किसी क्लाउड कने...
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
Meta Superintelligence Labs ने 10 अगस्त 2026 को Muse Glimmer लॉन्च किया — एक 29.6 बिलियन पैरामीटर का ओपन वेट मॉडल जो Apache 2.0 लाइसेंस के तहत उपलब्ध है और पूरी तरह से एक कंज्यूमर GPU पर चलता है — बिना किसी क्लाउड कने... यह मॉडल Meta के बड़े क्लोज्ड सोर्स Muse Spark मॉडल से डिस्टिल किया गया है और स्थानीय, हमेशा चालू रहने वाले एजेंट वर्कफ़्लो के लिए ऑप्टिमाइज़ है: प्लानिंग, टूल कॉलिंग, एरर रिकवरी और मल्टीमॉडल (टेक्स्ट+इमेज) समझ। [4][6]
मुझे अभ्यास में आगे क्या करना चाहिए?
Meta ने मॉडल को 4 बिट क्वांटाइज़ेशन (20 GB से कम VRAM) और DFlash ब्लॉक स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग के साथ पेश किया है, जो RTX 5090 पर 233.4 टोकन प्रति सेकंड की स्पीड देता है — यह Apple M5 Max पर भी चलता है। [1][2][5]
Muse Glimmer एक डेंस कॉज़ल ट्रांसफ़ॉर्मर है (Mixture-of-Experts नहीं) जिसमें मल्टीमॉडल इनपुट के लिए एक समर्पित ~1.8B-पैरामीटर ViT-G/14 परसेप्शन एनकोडर है । इसमें 52 लेयर, 6,656 का हिडन डाइमेंशन, और 32 क्वेरी हेड्स के साथ 16:1 Grouped Query Attention पैटर्न है ।
विशिष्टता
विवरण
कुल पैरामीटर्स
~29.6B (27.8B लैंग्वेज मॉडल + ~1.8B विज़न एनकोडर)
कॉन्टेक्स्ट विंडो
131,072+ टोकन (कुछ कॉन्फ़िगरेशन में 262K तक)
मल्टीमॉडल इनपुट
समर्पित परसेप्शन एनकोडर के माध्यम से टेक्स्ट + इमेज
लाइसेंस
Apache 2.0 — व्यावसायिक उपयोग, संशोधन और पुनर्वितरण की अनुमति देता है
ऑफ़लाइन/लोकल
पूरी तरह से एक कंज्यूमर GPU या Mac पर चलता है — क्लाउड की आवश्यकता नहीं
नॉलेज कटऑफ़
4 जनवरी, 2026
ट्रेनिंग डेटा
100 से अधिक भाषाओं को कवर करता है
फुल-प्रिसिज़न मॉडल को ~55 GB VRAM की आवश्यकता होती है, लेकिन Meta इसे 4-बिट क्वांटाइज़ेशन के साथ शिप करता है जो मॉडल को 20 GB से कम कर देता है ।
क्वांटाइज़्ड VRAM वेरिएंट
Meta दो क्वांटाइज़्ड कॉन्फ़िगरेशन शिप करता है, जो K-Quant के साथ बनाए गए हैं और 15 बेंचमार्क पर मापे गए हैं :
K-Quant-Dynamic — ~32 GB VRAM के लिए, फुल प्रिसिज़न की तुलना में केवल 0.2% औसत बेंचमार्क गिरावट
K-Quant-17GB — ~24 GB VRAM के लिए (मॉडल 20 GB से कम है), 1.0% औसत गिरावट
स्वतंत्र प्रयोगशालाओं ने अभी तक इन समग्र गिरावट के दावों को दोहराया नहीं है ।
DFlash स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग और स्थानीय थ्रूपुट
30B मॉडल को स्थानीय रूप से चलाने की लेटेंसी समस्या को हल करने के लिए, Meta ने Muse Glimmer के साथ DFlash को जोड़ा है — एक छोटा पाँच-लेयर स्पेक्युलेटिव-डिकोडिंग ड्राफ्टर जो एक बार में 16 टोकन के ब्लॉक प्रस्तावित करता है, जिसे मुख्य मॉडल समानांतर में वेरिफाई करता है ।
Meta 17 GB क्वांटाइज़्ड मॉडल पर बैच साइज़ 1 और ग्रीडी डिकोडिंग के साथ निम्नलिखित थ्रूपुट रिपोर्ट करता है :
हार्डवेयर
बेसलाइन (tok/s)
DFlash के साथ (tok/s)
स्पीडअप
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 ने एक अलग दिन-0 माप में उसी RTX 5090 हार्डवेयर पर 236.4 tok/s रिपोर्ट किया । llama.cpp के साथ RTX 5090 पर शुरुआती स्वतंत्र परीक्षण कभी-कभी कम संख्या दिखाते हैं (जैसे, ~137 tok/s), यह सुझाव देते हुए कि 233+ tok/s के आंकड़े के लिए विशिष्ट ऑप्टिमाइज़ेशन की आवश्यकता होती है ।
एजेंटिक क्षमताएँ
Muse Glimmer मुख्य रूप से चैटबॉट नहीं है — यह एक स्थानीय AI एजेंट है जो स्वायत्त वर्कफ़्लो के लिए डिज़ाइन किया गया है । Meta ने इसे प्लान करने, टूल कॉल करने और अपनी गलतियों से उबरने के लिए ट्यून किया है । यह मूल रूप से Model Context Protocol (MCP) को सपोर्ट करता है और लोकप्रिय एजेंट फ्रेमवर्क के साथ एकीकृत होता है ।
मुख्य उपयोग के मामलों में शामिल हैं: फंक्शन कॉलिंग, स्थानीय कोडिंग, लंबे टूल-उपयोग सत्र, LLM-as-a-judge मूल्यांकन, दस्तावेज़ विश्लेषण और व्यक्तिगत सहायक ।
बेंचमार्क प्रदर्शन: प्रतिद्वंद्वियों के मुकाबले
Meta ने Google के Gemma 4 31B और Alibaba के Qwen 3.6 27B (दोनों थिंकिंग/रीज़निंग मोड में) के खिलाफ सीधी तुलना प्रकाशित की :
बेंचमार्क
Muse Glimmer 30B
Gemma 4 31B
Qwen 3.6 27B
यह क्या परीक्षण करता है
MCP Atlas (Public)
75.5
54.2
62.5
20+ MCP सर्वर का मल्टी-टर्न उपयोग
DeepSearch QA
74.6
61.7
71.1
स्वायत्त वेब रिसर्च
SWE-Bench Pro
51.2
36.9
50.2
कठिन रिपॉजिटरी-स्तरीय सॉफ़्टवेयर कार्य
SWE-Bench Verified
76.0
66.6
77.2
सत्यापित कोडिंग कार्य
AIME 2026 (गणित रीज़निंग)
94.7
89.2
94.1
गणित रीज़निंग
τ³-Banking (एजेंटिक)
23.5
15.1
16.7
एजेंटिक बैंकिंग कार्य
OSWorld-Verified
65.9
58.5
75.6
डेस्कटॉप OS ऑटोमेशन
Terminal-Bench 2.1
51.7
43.4
60.7
टर्मिनल/सिस्टम कार्य
Muse Glimmer अधिकांश एजेंटिक बेंचमार्क पर आगे है, जिसमें MCP Atlas (Qwen के 62.5 के मुकाबले 75.5) और DeepSearch QA (71.1 के मुकाबले 74.6) शामिल हैं । यह AIME 2026 में 94.7 स्कोर करता है, जो दोनों प्रतिस्पर्धियों से आगे है ।
सावधानी: एक तृतीय-पक्ष विश्लेषण नोट करता है कि Glimmer, Qwen 3.6 27B से TerminalBench 2.1 (51.7 बनाम 60.7) और OSWorld-Verified (65.9 बनाम 75.6) पर पीछे है, और कुछ OS-स्तरीय ऑटोमेशन कार्यों को अस्वीकार करने की प्रवृत्ति रखता है ।
Muse Spark से डिस्टिलेशन
Muse Glimmer को Muse Spark (Meta के बड़े, क्लोज्ड-सोर्स फ्रंटियर मॉडल) से प्री-ट्रेनिंग के दौरान लॉगिट डिस्टिलेशन का उपयोग करके डिस्टिल किया गया था, इसके बाद सुपरवाइज़्ड फ़ाइन-ट्यूनिंग और RLHF किया गया । Muse Spark स्वयं बंद रहता है — केवल एक होस्टेड API के रूप में उपलब्ध है — जिससे Glimmer उन उपयोगकर्ताओं के लिए ओपन-वेट डिस्टिलेशन बन जाता है जो स्थानीय डिप्लॉयमेंट चाहते हैं । Meta ने संकेत दिया है कि Muse Spark का एक ओपन रिलीज़ बाद में आ सकता है ।
रणनीतिक संदर्भ: सबके लिए सुपरइंटेलिजेंस
Muse Glimmer, मार्क जुकरबर्ग के "पर्सनल सुपरइंटेलिजेंस" के विज़न का सबसे स्पष्ट उत्पाद है — शक्तिशाली AI जो स्थानीय रूप से व्यक्तिगत उपकरणों पर चलता है, क्लाउड लागत, सब्सक्रिप्शन शुल्क, या डेटा को डिवाइस छोड़ने से मुक्त । TechCrunch ने इसे उस विज़न की "अब तक की सबसे स्पष्ट तस्वीर" कहा ।
यह रिलीज़ वसंत 2026 में Llama 4 के निराशाजनक लॉन्च के बाद महीनों के आंतरिक उथल-पुथल के बाद आई है, जिसके बाद Meta ने ओपन-वेट AI को छोड़ दिया था। Muse Glimmer उस रणनीति को फिर से खोलता है ।
$14.3 बिलियन का Scale AI निवेश
जून 2025 में, Meta ने डेटा-लेबलिंग फर्म Scale AI में $14.3 बिलियन का निवेश किया, जिससे ~49% हिस्सेदारी हासिल हुई । इस सौदे ने Scale के 28 वर्षीय CEO Alexandr Wang को Meta के नए "Superintelligence" डिवीज़न का नेतृत्व करने के लिए लाया । यह निवेश Muse मॉडल परिवार के लिए उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा और प्रतिभा को सुरक्षित करने के उद्देश्य से किया गया था । CNBC ने जनवरी 2026 में रिपोर्ट किया कि Wang Llama के उत्तराधिकारी, कोड-नेम Avocado, का निर्माण करने वाली Meta की TBD AI यूनिट का नेतृत्व कर रहे थे ।
उपलब्धता और दिन-0 समर्थन
Muse Glimmer Hugging Face पर meta-models/Muse-Glimmer-30B से Apache 2.0 लाइसेंस के तहत डाउनलोड करने योग्य है । इसे निम्नलिखित में दिन-0 समर्थन प्राप्त है:
Ollama — एक कमांड से स्थानीय रूप से पुल और रन करें
LM Studio — स्थानीय GUI-आधारित इन्फ्रेंस के लिए समर्थित
SGLang — RTX 5090 पर 230+ tok/s
llama.cpp — समुदाय द्वारा GGUF रूपांतरण उसी दिन उपलब्ध
NVIDIA NIM — NVIDIA के माइक्रोसर्विस फ्रेमवर्क के माध्यम से ऑप्टिमाइज़्ड इन्फ्रेंस
AMD ROCm — Ryzen AI Max और Radeon GPUs के लिए आधिकारिक समर्थन
शुरुआती समुदाय रिपोर्ट दिखाती हैं कि एक RTX 3090 (24 GB) भी Q4_K_XL क्वांटाइज़्ड मॉडल को DFlash और 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो के साथ लगभग 22-23 GB VRAM का उपयोग करके चला सकता है ।
techcrunch.comMeta’s new Glimmer AI model offers a hint at Zuckerberg’s personal intelligence vision | TechCrunch
Muse Glimmer एक डेंस कॉज़ल ट्रांसफ़ॉर्मर है (Mixture-of-Experts नहीं) जिसमें मल्टीमॉडल इनपुट के लिए एक समर्पित ~1.8B-पैरामीटर ViT-G/14 परसेप्शन एनकोडर है । इसमें 52 लेयर, 6,656 का हिडन डाइमेंशन, और 32 क्वेरी हेड्स के साथ 16:1 Grouped Query Attention पैटर्न है ।
विशिष्टता
विवरण
कुल पैरामीटर्स
~29.6B (27.8B लैंग्वेज मॉडल + ~1.8B विज़न एनकोडर)
कॉन्टेक्स्ट विंडो
131,072+ टोकन (कुछ कॉन्फ़िगरेशन में 262K तक)
मल्टीमॉडल इनपुट
समर्पित परसेप्शन एनकोडर के माध्यम से टेक्स्ट + इमेज
लाइसेंस
Apache 2.0 — व्यावसायिक उपयोग, संशोधन और पुनर्वितरण की अनुमति देता है
ऑफ़लाइन/लोकल
पूरी तरह से एक कंज्यूमर GPU या Mac पर चलता है — क्लाउड की आवश्यकता नहीं
नॉलेज कटऑफ़
4 जनवरी, 2026
ट्रेनिंग डेटा
100 से अधिक भाषाओं को कवर करता है
फुल-प्रिसिज़न मॉडल को ~55 GB VRAM की आवश्यकता होती है, लेकिन Meta इसे 4-बिट क्वांटाइज़ेशन के साथ शिप करता है जो मॉडल को 20 GB से कम कर देता है ।
क्वांटाइज़्ड VRAM वेरिएंट
Meta दो क्वांटाइज़्ड कॉन्फ़िगरेशन शिप करता है, जो K-Quant के साथ बनाए गए हैं और 15 बेंचमार्क पर मापे गए हैं :
K-Quant-Dynamic — ~32 GB VRAM के लिए, फुल प्रिसिज़न की तुलना में केवल 0.2% औसत बेंचमार्क गिरावट
K-Quant-17GB — ~24 GB VRAM के लिए (मॉडल 20 GB से कम है), 1.0% औसत गिरावट
स्वतंत्र प्रयोगशालाओं ने अभी तक इन समग्र गिरावट के दावों को दोहराया नहीं है ।
DFlash स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग और स्थानीय थ्रूपुट
30B मॉडल को स्थानीय रूप से चलाने की लेटेंसी समस्या को हल करने के लिए, Meta ने Muse Glimmer के साथ DFlash को जोड़ा है — एक छोटा पाँच-लेयर स्पेक्युलेटिव-डिकोडिंग ड्राफ्टर जो एक बार में 16 टोकन के ब्लॉक प्रस्तावित करता है, जिसे मुख्य मॉडल समानांतर में वेरिफाई करता है ।
Meta 17 GB क्वांटाइज़्ड मॉडल पर बैच साइज़ 1 और ग्रीडी डिकोडिंग के साथ निम्नलिखित थ्रूपुट रिपोर्ट करता है :
हार्डवेयर
बेसलाइन (tok/s)
DFlash के साथ (tok/s)
स्पीडअप
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 ने एक अलग दिन-0 माप में उसी RTX 5090 हार्डवेयर पर 236.4 tok/s रिपोर्ट किया । llama.cpp के साथ RTX 5090 पर शुरुआती स्वतंत्र परीक्षण कभी-कभी कम संख्या दिखाते हैं (जैसे, ~137 tok/s), यह सुझाव देते हुए कि 233+ tok/s के आंकड़े के लिए विशिष्ट ऑप्टिमाइज़ेशन की आवश्यकता होती है ।
एजेंटिक क्षमताएँ
Muse Glimmer मुख्य रूप से चैटबॉट नहीं है — यह एक स्थानीय AI एजेंट है जो स्वायत्त वर्कफ़्लो के लिए डिज़ाइन किया गया है । Meta ने इसे प्लान करने, टूल कॉल करने और अपनी गलतियों से उबरने के लिए ट्यून किया है । यह मूल रूप से Model Context Protocol (MCP) को सपोर्ट करता है और लोकप्रिय एजेंट फ्रेमवर्क के साथ एकीकृत होता है ।
मुख्य उपयोग के मामलों में शामिल हैं: फंक्शन कॉलिंग, स्थानीय कोडिंग, लंबे टूल-उपयोग सत्र, LLM-as-a-judge मूल्यांकन, दस्तावेज़ विश्लेषण और व्यक्तिगत सहायक ।
बेंचमार्क प्रदर्शन: प्रतिद्वंद्वियों के मुकाबले
Meta ने Google के Gemma 4 31B और Alibaba के Qwen 3.6 27B (दोनों थिंकिंग/रीज़निंग मोड में) के खिलाफ सीधी तुलना प्रकाशित की :
बेंचमार्क
Muse Glimmer 30B
Gemma 4 31B
Qwen 3.6 27B
यह क्या परीक्षण करता है
MCP Atlas (Public)
75.5
54.2
62.5
20+ MCP सर्वर का मल्टी-टर्न उपयोग
DeepSearch QA
74.6
61.7
71.1
स्वायत्त वेब रिसर्च
SWE-Bench Pro
51.2
36.9
50.2
कठिन रिपॉजिटरी-स्तरीय सॉफ़्टवेयर कार्य
SWE-Bench Verified
76.0
66.6
77.2
सत्यापित कोडिंग कार्य
AIME 2026 (गणित रीज़निंग)
94.7
89.2
94.1
गणित रीज़निंग
τ³-Banking (एजेंटिक)
23.5
15.1
16.7
एजेंटिक बैंकिंग कार्य
OSWorld-Verified
65.9
58.5
75.6
डेस्कटॉप OS ऑटोमेशन
Terminal-Bench 2.1
51.7
43.4
60.7
टर्मिनल/सिस्टम कार्य
Muse Glimmer अधिकांश एजेंटिक बेंचमार्क पर आगे है, जिसमें MCP Atlas (Qwen के 62.5 के मुकाबले 75.5) और DeepSearch QA (71.1 के मुकाबले 74.6) शामिल हैं । यह AIME 2026 में 94.7 स्कोर करता है, जो दोनों प्रतिस्पर्धियों से आगे है ।
सावधानी: एक तृतीय-पक्ष विश्लेषण नोट करता है कि Glimmer, Qwen 3.6 27B से TerminalBench 2.1 (51.7 बनाम 60.7) और OSWorld-Verified (65.9 बनाम 75.6) पर पीछे है, और कुछ OS-स्तरीय ऑटोमेशन कार्यों को अस्वीकार करने की प्रवृत्ति रखता है ।
Muse Spark से डिस्टिलेशन
Muse Glimmer को Muse Spark (Meta के बड़े, क्लोज्ड-सोर्स फ्रंटियर मॉडल) से प्री-ट्रेनिंग के दौरान लॉगिट डिस्टिलेशन का उपयोग करके डिस्टिल किया गया था, इसके बाद सुपरवाइज़्ड फ़ाइन-ट्यूनिंग और RLHF किया गया । Muse Spark स्वयं बंद रहता है — केवल एक होस्टेड API के रूप में उपलब्ध है — जिससे Glimmer उन उपयोगकर्ताओं के लिए ओपन-वेट डिस्टिलेशन बन जाता है जो स्थानीय डिप्लॉयमेंट चाहते हैं । Meta ने संकेत दिया है कि Muse Spark का एक ओपन रिलीज़ बाद में आ सकता है ।
रणनीतिक संदर्भ: सबके लिए सुपरइंटेलिजेंस
Muse Glimmer, मार्क जुकरबर्ग के "पर्सनल सुपरइंटेलिजेंस" के विज़न का सबसे स्पष्ट उत्पाद है — शक्तिशाली AI जो स्थानीय रूप से व्यक्तिगत उपकरणों पर चलता है, क्लाउड लागत, सब्सक्रिप्शन शुल्क, या डेटा को डिवाइस छोड़ने से मुक्त । TechCrunch ने इसे उस विज़न की "अब तक की सबसे स्पष्ट तस्वीर" कहा ।
यह रिलीज़ वसंत 2026 में Llama 4 के निराशाजनक लॉन्च के बाद महीनों के आंतरिक उथल-पुथल के बाद आई है, जिसके बाद Meta ने ओपन-वेट AI को छोड़ दिया था। Muse Glimmer उस रणनीति को फिर से खोलता है ।
$14.3 बिलियन का Scale AI निवेश
जून 2025 में, Meta ने डेटा-लेबलिंग फर्म Scale AI में $14.3 बिलियन का निवेश किया, जिससे ~49% हिस्सेदारी हासिल हुई । इस सौदे ने Scale के 28 वर्षीय CEO Alexandr Wang को Meta के नए "Superintelligence" डिवीज़न का नेतृत्व करने के लिए लाया । यह निवेश Muse मॉडल परिवार के लिए उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा और प्रतिभा को सुरक्षित करने के उद्देश्य से किया गया था । CNBC ने जनवरी 2026 में रिपोर्ट किया कि Wang Llama के उत्तराधिकारी, कोड-नेम Avocado, का निर्माण करने वाली Meta की TBD AI यूनिट का नेतृत्व कर रहे थे ।
उपलब्धता और दिन-0 समर्थन
Muse Glimmer Hugging Face पर meta-models/Muse-Glimmer-30B से Apache 2.0 लाइसेंस के तहत डाउनलोड करने योग्य है । इसे निम्नलिखित में दिन-0 समर्थन प्राप्त है:
Ollama — एक कमांड से स्थानीय रूप से पुल और रन करें
LM Studio — स्थानीय GUI-आधारित इन्फ्रेंस के लिए समर्थित
SGLang — RTX 5090 पर 230+ tok/s
llama.cpp — समुदाय द्वारा GGUF रूपांतरण उसी दिन उपलब्ध
NVIDIA NIM — NVIDIA के माइक्रोसर्विस फ्रेमवर्क के माध्यम से ऑप्टिमाइज़्ड इन्फ्रेंस
AMD ROCm — Ryzen AI Max और Radeon GPUs के लिए आधिकारिक समर्थन
शुरुआती समुदाय रिपोर्ट दिखाती हैं कि एक RTX 3090 (24 GB) भी Q4_K_XL क्वांटाइज़्ड मॉडल को DFlash और 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो के साथ लगभग 22-23 GB VRAM का उपयोग करके चला सकता है ।
techcrunch.comMeta’s new Glimmer AI model offers a hint at Zuckerberg’s personal intelligence vision | TechCrunch
