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Muse Glimmer
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Hugging FaceO que as fontes disseram sobre Muse Glimmer
Muse Glimmer é um modelo de 30 bilhões de parâmetros, de pesos abertos, com contexto de 120 mil tokens, licenciado sob Apache 2.0 e disponível no Hugging Face. Ele é uma versão destilada do modelo fechado Muse Spark, otimizado para plataformas NVIDIA, atingindo 20 mil tokens por segundo em uma única GPU e permitindo execução local em dispositivos. Em benchmarks, supera concorrentes como Gemma4-31B e Qwen3.6-27B em algumas tarefas, mas perde em outras, como OSWorld-Verified.
Evolução
Dados
| Velocidade de geração por GPU | 20 mil tokens por segundo |
| GPUs usadas no teste de velocidade | uma única GPU |
| Parâmetros | 30 bilhões de parâmetros |
| Janela de contexto | 120K+ |
| Pontuação do Muse Glimmer no MCP Atlas | 75,5 |
| Pontuação do Gemma4-31B no MCP Atlas | 54,2 |
| Pontuação do Qwen3.6-27B no MCP Atlas | 62,5 |
| Pontuação do Muse Glimmer no OSWorld-Verified | 65,9 |
| Pontuação do Qwen3.6-27B no OSWorld-Verified | 75,6 |
| Línguas de treinamento do Muse Glimmer | mais de 100 línguas |
| Velocidade de processamento do Muse Glimmer | 20 mil tokens por segundo |
| GPUs utilizadas pelo Muse Glimmer | uma única GPU |
| Parâmetros do Muse Glimmer | 30 bilhões de parâmetros |
| Janela de contexto do Muse Glimmer | 120 mil tokens |
| Pontuação do Muse Glimmer no MCP Atlas | 75,5 |
| Pontuação do Gemma4-31B no MCP Atlas | 54,2 |
| Pontuação do Qwen3.6-27B no MCP Atlas | 62,5 |
| Pontuação do Muse Glimmer no OSWorld-Verified | 65,9 |
| Pontuação do Qwen3.6-27B no OSWorld-Verified | 75,6 |
| Prazo previsto para lançamento da versão aberta do Muse Spark | nas próximas semanas |
| Velocidade de processamento do modelo | 20K tokens por segundo |
| Parâmetros do Muse Glimmer | 30B de parâmetros |
| Janela de contexto do Muse Glimmer | 120K+ |
| Data de lançamento do Llama 4 | abril de 2025 |
| Velocidade de processamento do modelo | 20 mil tokens por segundo |
| Parâmetros do Muse Glimmer | 30B de parâmetros |
| Janela de contexto do Muse Glimmer | 120K+ |
| Velocidade de processamento do Muse Glimmer | 20 mil tokens por segundo |
| Pontuação do Muse Glimmer no OSWorld-Verified | 65,9 |
| Pontuação do Qwen3.6-27B no OSWorld-Verified | 75,6 |
| Pontuação do Muse Glimmer no MCP Atlas | 75,5 |
| Pontuação do Gemma4-31B no MCP Atlas | 54,2 |
| Pontuação do Qwen3.6-27B no MCP Atlas | 62,5 |
| Línguas em que foi treinado | mais de 100 línguas |
| Mês de lançamento do Muse Spark | abril |
| Velocidade de geração em uma GPU | 20K tokens por segundo |
| Quantidade de GPUs | uma única GPU |
| Parâmetros do Muse Glimmer | 30B de parâmetros |
| Janela de contexto do Muse Glimmer | 120K+ |
Menções
Nos benchmarks, o Muse Glimmer supera concorrentes como Gemma4-31B e Qwen3.6-27B em algumas tarefas, mas perde em outras, como OSWorld-Verified.
O desempenho relativo do modelo é um fato técnico importante, detalhado nos dados publicados pela Meta e reportado por outras fontes.
O modelo é otimizado para plataformas NVIDIA, atinge 20 mil tokens por segundo em uma única GPU e é projetado para rodar localmente em computadores com uma placa de vídeo.
Este detalhe técnico sobre desempenho e hardware é fornecido pela própria Meta, confirmado por fontes primárias e secundárias.
O Muse Glimmer é uma versão destilada do modelo fechado Muse Spark 1.2 da Meta.
Esta informação esclarece a relação entre o novo modelo e seu antecessor, um fato reportado por fontes secundárias.
A Meta lançou o Muse Glimmer, um modelo de IA de pesos abertos com 30 bilhões de parâmetros, disponível no Hugging Face sob licença Apache 2.0.
Este é o fato central do lançamento, confirmado por múltiplas fontes, destacando a natureza aberta e o tamanho do modelo.
A Meta lançou o modelo de IA de pesos abertos Muse Glimmer, que roda em computadores comuns.
O lançamento marca a aposta da Meta em modelos acessíveis, em contraste com os sistemas fechados de concorrentes.
O Muse Glimmer utiliza otimizações como quantização e decodificação especulativa para reduzir seu tamanho de cerca de 55 GB para menos de 20 GB, permitindo rodar em computadores pessoais com uma única placa de vídeo.
Essas técnicas de compressão e aceleração são cruciais para viabilizar a execução local do modelo em hardware acessível.
Todo dia, só o que dois veículos independentes confirmaram — no seu feed.