на уровне блоков, что позволяет запускать модель на одной потребительской видеокарте или на Mac без обращения к сети. Коллекция на Hugging Face включает веса BF16, GGUF k-quants, сборки ExecuTorch и драфтер DFlash. Muse Glimmer — это плотный каузальный трансформер с перцептивным энкодером, использующий grouped-query attention с 32 головками запросов и 2 головками ключ-значение, а также контекстную длину более 131 072 токенов. Обучение включало дистилляцию логитов на выходах Muse Spark, промежуточное обучение на данных с длинным контекстом для агентных сценариев и пост-обучение с помощью контролируемой тонкой настройки и обучения с подкреплением. Сжатая версия занимает менее 20 ГБ для языковой модели, что позволяет разместить её в 24 ГБ или 32 ГБ памяти. Доступны две квантованные сборки: K-Quant-Dynamic для 32 ГБ видеопамяти со средним ухудшением 0,2% и K-Quant-17GB для 24 ГБ видеопамяти с ухудшением 1,0%. DFlash, драфтер на основе блочной диффузии, предсказывает 16 токенов за один прямой проход, достигая ускорения в 3,1 раза на RTX 5090. Бенчмарки показывают, что Muse Glimmer лидирует в MCP Atlas (75,5), DeepSearch QA (74,6), Gaia2 (43,3), SWE-Bench Pro (51,2) и AIME 2026 (94,7), но уступает Qwen3.6-27B в OSWorld-Verified (65,9 против 75,6) и TerminalBench 2.1. Что касается безопасности, уровень успешных атак Siren AgentDojo составляет 28,4 при полезности 94,2, а Meta оценивает риски в области химии/биологии, кибербезопасности и потери контроля как умеренные или ниже.