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Meta发布30B参数开源模型Muse Glimmer：多项基准测试表现优异

Meta发布了名为Muse Glimmer的新模型，参数量为30B，支持本地部署。该模型在24项基准测试中的12项上取得了最佳成绩，整体上超越了Gemma-31B和Qwen3.6-27B模型。具体数据显示，Muse Glimmer在24项测试中有19项优于Gemma，14项优于Qwen。其在智能体相关任务（如MCP Atlas、DeepSearch QA、τ³-Banking、SWE-Bench Pro、AA-LCR）上优势明显，但Qwen在OSWorld、TerminalBench及部分多模态测试中领先，Gemma在主要安全指标上领先。此外，据Meta称，其4位量化模型大小约17GB，在15项基准测试中平均性能仅下降1%。此次发布异常开放，权重公开且无访问限制，采用Apache 2.0协议，提供了BF16、量化版本、感知编码器及DFlash草稿模型。

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1. 8月10日 18:38
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   Meta发布30B参数开源模型Muse Glimmer：多项基准测试表现优异