推出 Muse Glimmer

# 介绍 Muse Glimmer 来源：https://simonwillison.net/2026/Aug/10/introducing-muse-glimmer/ 2026年8月10日 - 链接博客 **介绍 Muse Glimmer（https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-glimmer-open-agentic-model）**（via https://news.ycombinator.com/item?id=49241679）Meta 又回到了开放权重阵营！Muse Glimmer 是一个全新的 30B 模型，采用干净的 Apache 2.0 许可证（相比以前那些别扭的 Llama 许可证是一大进步）。 他们声称已针对我正在寻找的本地模型特性进行了优化： > - **端到端智能体任务完成。** Muse Glimmer 在完整任务基准测试中取得了很高的成功率，包括 DeepSearch QA、MCP-Atlas、τ-Bench 和 SWE-Bench，这些基准测试衡量其在脚手架内工作、编写和调试代码以及从头到尾解决多轮请求的能力。 > - **可靠的工具使用。** 该模型能够处理各种函数调用，在扩展工作流中使用精确的模式调用工具。 > - **多步推理。** Muse Glimmer 能够进行长时程的链式推理，在复杂、扩展的工作流中保持连贯的计划。\[...\] 这里有一只鹈鹕（https://gist.github.com/simonw/f20d4cd0ea7596990f7910ead616493e），是我用 LM Studio 的 18.16 GB 版本模型（https://lmstudio.ai/models/muse-glimmer）生成的： 所有元素都在，但布局相当混乱。 我还用我的 llm-coding-agent（https://github.com/simonw/llm-coding-agent）插件进行了尝试，针对 Datasette 的全新检出运行，提示词为： `how does auth work?` 这是响应（https://gist.github.com/simonw/3623676275da1a6078b2500dcc78116f#response-24），位于一个长记录的末尾，展示了它为探索代码库所做的所有工具调用。我使用了 `llm-lmstudio` 并应用了这个补丁（https://github.com/agustif/llm-lmstudio/pull/14）来升级它以兼容 LLM 0.32（https://llm.datasette.io/en/stable/changelog.html#v0-32）。 我真的很喜欢这种尺寸的模型，因为如果机器有 32 GB 或更多内存（我的有 128GB），它还能留出充足的空间同时运行其他应用程序。 Glimmer 是一个视觉模型，所以我让它描述这张图片： `llm -m lmstudio/meta/muse-glimmer -a https://static.inaturalist.org/photos/714731804/large.jpg 'describe image'` 两只鹈鹕站在岩石上 以下是我得到的回复（https://gist.github.com/simonw/288ef0dd33a913455d1b1ecc329637e0#response）： > 这张照片展示了一个多石的防波堤式海岸线，天气阴沉，水面平滑呈灰色，背景虚化中隐约可见码头/栈桥的线条。前景中有两只大型褐色鹈鹕（*Pelecanus occidentalis*）栖息在凌乱的灰白色石块上。它们拥有该物种特有的长而下弯的黄橙色喙，带有巨大的喉囊，长而纤细的颈部，背部及翅膀上带有斑驳的棕灰色羽毛。左侧的鹈鹕微微转向镜头，似乎在整理羽毛或将喙靠在胸前；头顶和后颈可见淡白色斑块，并竖起一小撮羽冠。右侧的鹈鹕大体朝前/朝右，头抬起，喙指向下方偏右，同样可见淡色的头部斑纹，翼上带斑纹的深色羽毛清晰可见。在两只鹈鹕周围的岩石间，散落着几只小得多的深色鸟类——呈柔和棕灰色羽毛的海鸥/燕鸥类鸟类。一只深色鸟蹲在最左侧的岩石上，另一只褐色鸟站在右侧鹈鹕的右边，一只带红喙的灰色鸟位于右下方前景，还有一只小深色鸟在画面的极右边缘。整体光线平坦而漫射，使水面和天空呈现柔和、近乎单色的色调，与岩石的纹理和鹈鹕细致的羽毛形成对比。构图上，两只大鸟作为主体，以平静的水面和低矮的岩石栖息地为背景。