Meta가 파라미터 수가 296억 개의 AI 모델 “Muse Glimmer”을 2026년 8월 10일에 오픈 모델로 공개했습니다. 동등 규모의 다른 회사 제품 모델과 비교했을 때 성능이 뛰어나다는 점이 어필되고 있습니다. Muse Glimmer | Meta https://developer.meta.com/ai/models/muse-glimmer / Introducing Muse Glimmer: An Open Agentic Model That Runs on Your Device | Meta AI Research https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-glimmer-open-agentic-model Muse Glimmer는 파라미터 수가 296억 개의 Dense 모델이며, 텍스트와 이미지의 입력을 지원합니다. “Muse Glimmer 30B”, “Gemma 4 31B”, “Qwen3.6-27B”의 벤치마크 점수를 나열한 표는 다음과 같습니다. Muse Glimmer는 많은 테스트에서 Gemma 4 31B를 상회합니다.
제3자 기관인 Artificial Analysis도 Muse Glimmer의 테스트 결과를 공개하고 있습니다. 여러 개의 벤치마크 점수를 종합한 지표인 Artificial Analysis Intelligence Index에서 Claude Haiku 4.5를 능가하며 Gemini 3.5 Flash-Lite에 근접한 점수를 기록했습니다. 2025년에 등장한 Llama 4 시리즈와 비교하면 큰 도약입니다.
아래 그래프는 x축이 모델의 규모, y축이 Artificial Analysis Intelligence Index 점수를 나타냅니다. Muse Glimmer는 동등 성능의 모델과 비교했을 때 규모가 작다는 것을 알 수 있습니다.
Muse Glimmer는 경량의 확산 모델을 사용하여 드래프트(draft)를 생성하는 투기적 디코딩 방법인 “DFlash”를 지원하며, 로컬에서도 빠른 처리가 가능합니다. NVIDIA GeForce RTX 5090의 경우, DFlash를 사용함으로써 디코딩 속도가 3.1배 향상되어 매 초 233개의 토큰 디코딩 처리가 가능합니다.
Muse Glimmer는 다음 링크에서 배포되고 있으며, VRAM 24GB의 GPU에 가중치를 전체적으로 읽어와 로컬에서 실행할 수 있습니다. 라이선스는 Apache License 2.0입니다. Muse Glimmer - a meta-models Collection https://huggingface.co/collections/meta-models/muse-glimmer
이미 LM Studio, Ollama와 같은 AI 실행 도구가 Muse Glimmer에 대한 지원을 완료했습니다. 또한 자발적으로 제작된 양자화 모델은 다음 링크에 모여 있습니다. Quantized Models for meta-models/Muse-Glimmer-30B – Hugging Face https://huggingface.co/models?other=base_model:quantized:meta-models/Muse-Glimmer-30B
Muse Glimmer의 문서는 다음 링크에서 공개되어 있습니다. Overview | Model API https://dev.meta.ai/docs/muse-glimmer/
Meta는 Muse Spark 1.2 역시 가까운 시일 내에 오픈 모델로 전환할 계획을 발표했습니다.
오늘 Muse Glimmer의 가중치를 공개하게 되었으며, 이는 30B 파라미터의 밀집된 모델로 로컬에서 실행할 수 있습니다. 곧 Muse Spark 1.2의 가중치도 출시될 예정이며, 이는 Meta의 최신 기반 모델입니다. Meta는 오픈 소스에 대한 강력한 지지자이며, 이러한 출시를 통해 매우 자랑스럽습니다. 축하드려요…
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2026년 08월 11일 10시 58분 00초 inAI, Posted by log1o_hf
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