关键功能

30B开放代理模式。
始终专注于本地部署。
可靠的函数和工具调用。
交错的文本和图像输入。
长上下文记忆支持。
量化的 20GB 以下部署目标。
DFlash 推测解码。
Apache 2.0 开放权重。

Meta 通过来自更大教师的蒸馏、更长的代理重数据、监督微调、策略蒸馏和强化学习来训练模型。量化可将模型压缩至 20 GB 以下,而 DFlash 绘图器可实现推测解码以加快本地生成速度。


Muse Glimmer 接受交错的文本和图像,支持可控推理工作,处理故障恢复,并经过 100 多种语言的培训。对于私人离线助手、本地编码工具、桌面自动化以及想要开放代理模型而不完全依赖云推理的开发人员来说,它非常有用。

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