小扎万字长文炮轰闭源：蒸馏无罪，Meta 正式重回开源模型路线 文章

8月10日，Meta超级智能实验室正式发布Muse Glimmer，并依据宽松的Apache 2.0许可证开放模型权重。Meta首席执行官马克·扎克伯格表示，不久后还将发布 Muse Spark 1.2 的权重，这是Meta最新的基础模型。这标志着Meta重新回归“开放”AI战略。扎克伯格还发布了一篇万字长文，主张不应让强大的人工智能集中在企业和政府手中。另外，Meta设立了独立董事会，负责制定安全标准、逐项审核每一次模型发布。扎克伯格认为，即使创始人控股，也不再由 CEO 单独决定高危 AI 上线，呼吁全行业效仿。主打本地智能体模型Meta 战略转型后发布的首款模型Muse Glimmer，拥有300亿参数，专为持续运行的本地智能体工作流优化，可在配备单张消费级GPU的Mac或PC上运行。其应用场景涵盖本地个人智能体、函数调用、代码开发以及“以大模型评估大模型”等任务。下载地址：https://huggingface.co/meta-models/Muse-Glimmer-30B"为了让模型能够管理日程、起草消息、整理文件并适应用户的工作方式，Muse Glimmer重点强化了长流程执行、精确工具调用、多模态理解、长上下文记忆和指令遵循能力。在预训练期间，利用Muse Spark的输出进行logit蒸馏，采用与教师模型相近的数据组合；中期训练时，加入更长上下文、更高比例的智能体任务数据以及更丰富的推理轨迹；后训练阶段，结合监督微调、在线策略蒸馏和强化学习，覆盖通用、推理、编程和智能体任务。Meta 内部也将 Muse Glimmer，与 Gemma4-31B 和 Qwen3.6-27B 进行了多种基准测试对比：不过，虽然这组比较在参数规模上相对公平，但有网友指出，Qwen 3.6已经不是最新一代模型，Muse Glimmer还需要与后续27B级模型进行直接测试，才能判断其真实竞争力。据介绍，Muse Glimmer支持端到端任务执行、精确工具调用、多步骤推理、失败诊断与重试，并可通过专用感知编码器同时处理文字和图像。模型兼容OpenClaw等智能体编排方式，支持调整推理强度，并覆盖100多种语言。