Metaは8月10日、単体のコンシューマー向けGPUやMac1台で動作する300億パラメータのオープンウェイトAIモデル「Muse Glimmer」を、Apache 2.0ライセンスの下で無償公開した。既存の大型モデル「Muse Spark」から知識を蒸留したうえで、長文脈・エージェント向けデータでの中間学習、教師ありファインチューニングと強化学習を経て構築されており、Metaが本格的なオープンウェイトモデルを出すのは約1年ぶりとなる。
4bit量子化により重みサイズを20GB前後まで圧縮し、ブロック単位の投機的デコードを組み合わせることで、ネットワーク通信なしでもエージェントのループ内で実用的な応答速度を確保している。文脈長は13万1000トークンと他社の最新モデルと比べると控えめだが、100以上の言語に対応し、マルチステップの計画・ツール呼び出し・失敗時のリカバリーといったエージェント動作に重点を置いて調整されている。
ベンチマークではDeepSearch QAやMCP-Atlas、SWE-Benchなどのエージェント評価で、GoogleのGemma 4(310億パラメータ)やAlibabaのQwen3.6(270億パラメータ)を上回るスコアを記録した一方、コンピュータ操作やターミナル操作を伴うタスクではやや見劣りするとの指摘もある。ローカル環境で完結するエージェント用途への需要が高まる中、Metaは重みや量子化版、蒸留用のドラフトモデルまで一括で公開し、オープンウェイト陣営での存在感を改めて示した。
出典: Meta AI Research
