Meta Superintelligence Labs ha presentado Muse Glimmer, un modelo de inteligencia artificial de 30.000 millones de parámetros diseñado para flujos de trabajo agentivos ejecutados en local de forma permanente. La compañía ha publicado los pesos del modelo bajo licencia Apache 2.0 en Hugging Face, junto con documentación para desarrolladores. El modelo cabe en un Mac o PC con una sola GPU de consumo y admite casos como agentes locales, llamada a funciones, programación local y evaluación LLM-as-a-judge.
Muse Glimmer se entrenó en tres fases: preentrenamiento mediante destilación de logits sobre las salidas de Muse Spark; entrenamiento intermedio con datos agentivos y de contexto largo; y postentrenamiento con ajuste supervisado, destilación on-policy y aprendizaje por refuerzo en dominios de razonamiento, código y tareas agentivas. El modelo incorpora un codificador de percepción para entradas multimodales (texto e imágenes intercaladas) y soporte multilingüe para más de 100 idiomas.
Para reducir el consumo de memoria, Meta aplicó cuantización aproximada a 4 bits, que reduce el modelo por debajo de 20 GB y deja margen para la caché KV, el codificador de percepción y un modelo drafter de decodificación especulativa basado en DFlash. En MacBook M4-Max, M5-Max y RTX 5090, la combinación alcanza velocidades de conversación fluida e interacción agentiva en tiempo real. En los próximos días se publicarán integraciones optimizadas con llama.cpp, MLX y ExecuTorch, y el modelo podrá descargarse a través de socios como Ollama, LM Studio, Together AI, Fireworks AI y OpenRouter.