Muse Glimmer 发布
Introducing Muse Glimmer
Meta 发布 Muse Glimmer,一款 30B 参数、采用 Apache 2.0 许可证的开放权重模型,针对端到端智能体任务优化。其在 DeepSearch QA、MCP-Atlas、𝛕-Bench 和 SWE-Bench 等基准测试中取得较高成功率,支持可靠工具调用与多步推理。该模型为视觉模型,作者通过 LM Studio 和 llm-coding-agent 插件测试其代码库探索及图像描述能力,并指出其适合 32 GB 以上 RAM 设备运行。
Muse Glimmer 发布:Meta 重返开放权重游戏!
Muse Glimmer 是一款全新的 30B 模型,采用干净的 Apache 2.0 许可证(相比过去那些别扭的 Llama 许可证,这是一次升级)。他们声称针对我这类本地模型用户所关注的方向进行了优化:端到端智能体任务完成。Muse Glimmer 在完整任务基准测试中取得了不错的成功率,包括 DeepSearch QA、MCP-Atlas、𝛕-Bench 和 SWE-Bench,这些测试衡量了它在脚手架中工作、编写和调试代码,以及从头到尾解决多轮请求的能力。可靠的工具使用。该模型能处理各种函数调用,在扩展工作流中以精确的 schema 调用工具。多步推理。Muse Glimmer 能在长跨度上串联推理,在复杂、扩展的工作流中维持连贯的计划。[...] 这里有一只鹈鹕,是我用 LM Studio 的 18.16 GB 版本模型生成的:
我还用我的 llm-coding-agent 插件试了试,针对 Datasette 的全新 checkout 运行,提示词是:auth 是怎么工作的?这是响应,位于一个长记录末尾,展示了它探索代码库时所做的所有工具调用。我使用 llm-lmstudio 运行,并应用了这个补丁以升级到与 LLM 0.32 兼容。
我真的很喜欢这种规模的模型,因为如果一台机器有 32 GB 或更多 RAM(我的有 128 GB),它还能留出充足空间同时运行其他应用。Glimmer 是一个视觉模型,所以我让它描述这张图片:
llm -m lmstudio/meta/muse-glimmer -a https://static.inaturalist.org/photos/714731804/large.jpg 'describe image'
我得到的回复是:
照片显示了一个多岩的防波堤式海岸线,天气阴沉,水面平滑呈灰色,背景虚化中隐约可见一条码头/栈桥线。前景中,两只大型棕色鹈鹕(Pelecanus occidentalis)栖息在杂乱的灰白色石头上。它们具有该物种特有的长而下弯的黄橙色喙,带有大喉囊,细长的脖子,背部及翅膀上有斑驳的棕灰色羽毛。左侧的鹈鹕微微转向镜头,似乎在整理羽毛或将喙靠在胸前;头顶和后颈可见淡白色斑块,一小撮羽毛竖起。右侧的鹈鹕主要面向右前方,头抬起,喙指向下方偏右,同样有淡色头部斑纹,深色带纹的翅膀羽毛清晰可见。两只鹈鹕周围的岩石间散布着几只更小的深色鸟类——类似海鸥/燕鸥的鸟,羽毛呈柔和的棕灰色。一只深色鸟停在最左侧的岩石上,另一只偏棕色的鸟站在右侧鹈鹕的右边,一只带红色喙的灰色鸟在前景右下角,还有一只小深色鸟在画面最右边缘。整体光线平坦而漫射,使水面和天空呈现柔和、近乎单色的色调,与岩石的质感和鹈鹕细致的羽毛形成对比。构图将两只大鸟作为主体,以平静的水面和低矮的岩石栖息地为背景。
来源:Hacker News
标签:ai、generative-ai、llama、local-llms、llms、llm、vision-llms、meta、pelican-riding-a-bicycle、llm-release