Meta lanza Muse Glimmer: modelo de IA local, agéntico, multimodal y de código abierto
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Meta ha lanzado Muse Glimmer, un modelo de IA multimodal de código abierto con 30 000 millones de parámetros, diseñado para tareas agénticas, con soporte desde el primer día en Hugging Face transformers, llama.cpp y vLLM. El modelo, que cuenta con una arquitectura de atención híbrida y un codificador visual de 2 000 millones de parámetros, está disponible en el Hugging Face Hub y demuestra un sólido rendimiento en benchmarks agénticos y de codificación.
Meta ha presentado Muse Glimmer, un modelo multimodal de código abierto con 30 mil millones de parámetros, con soporte desde el primer día en transformers, llama.cpp, vLLM y otras bibliotecas. La arquitectura combina un codificador de percepción estilo ViT de 2 mil millones de parámetros para la visión con un decodificador de texto de 28 mil millones, utilizando atención híbrida con ventanas deslizantes y capas de atención completa, atención agrupada con consultas de puerta (gated grouped-query attention) para reducir la memoria de la caché KV, y normalización Q-K. También incluye un redactor opcional de decodificación especulativa para una generación más rápida, especialmente adecuado para la programación. Los resultados de referencia muestran un sólido rendimiento agéntico en tareas como MCP Atlas, DeepSearch QA y SWE-Bench, así como capacidades multimodales. El modelo está disponible en el Hugging Face Hub, y se proporcionan ejemplos de integración para inferencia solo de texto, llamadas a herramientas multimodales, detección de objetos e inferencia de video utilizando transformers y llama.cpp.
Fuente: Hugging Face blog —
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