Muse Glimmer es el nuevo modelo de inteligencia artificialdeMeta pensado para funcionar de manera local. Tiene 30.000 millones de parámetros y está diseñado para ejecutar agentes de IA directamente en una computadora.
El modelo ya está disponible con pesos abiertos bajo una licencia Apache 2.0. Meta apunta a que desarrolladores puedan usarlo sin depender de una conexión permanente a la nube.
Muse Glimmer es el nuevo modelo de inteligencia artificial de Meta
Qué es Muse Glimmer y para qué sirve
Muse Glimmer está orientado a tareas que requieren agentes capaces de ejecutar acciones de manera autónoma. Entre sus usos se encuentran la programación, las llamadas a herramientas y la evaluación de otros modelos.
El modelo también puede completar tareas de principio a fin, trabajar con código y resolver pedidos que requieren varios pasos. Además, fue entrenado para recuperarse de errores cuando una herramienta falla o devuelve un resultado inesperado.
La principal diferencia de Muse Glimmer: funciona de manera local
Meta diseñó Muse Glimmer para ejecutarse en una Mac o PC con una sola GPU de consumo. Esto permite utilizar agentes de IA incluso sin conexión a internet.
La principal diferencia de Muse Glimmer: funciona de manera local
El modelo tiene 30.000 millones de parámetros, pero utiliza técnicas de cuantización para reducir su tamaño. Con una precisión cercana a los 4 bits, ocupa menos de 20 GB de memoria.
Meta indicó que esta configuración permite ejecutarlo dentro de equipos con 24 GB o 32 GB de memoria, dejando espacio para otros componentes necesarios durante su funcionamiento.
Qué es Muse Glimmer y para qué sirve
Qué puede hacer el nuevo modelo de inteligencia artificial de Meta
Muse Glimmer fue desarrollado para trabajar con agentes que necesitan combinar distintas capacidades durante una misma tarea.
Completar tareas de principio a fin: trabaja en benchmarks de agentes como DeepSearch QA, MCP-Atlas, τ-Bench y SWE-Bench.
Usar herramientas: ejecuta llamadas a funciones mediante esquemas definidos.
Razonar durante varios pasos: mantiene planes en procesos largos y complejos.
Recuperarse de errores: puede detectar fallas y volver a intentar una acción.
Procesar imágenes: interpreta texto e imágenes, incluidos documentos, gráficos y capturas de pantalla.
Controlar el nivel de razonamiento: permite elegir distintos niveles de esfuerzo según la tarea.
Trabajar en varios idiomas: fue entrenado con datos de más de 100 lenguas.
Cómo hizo Meta para que Muse Glimmer funcione en una computadora
Meta combinó una arquitectura compacta con una técnica de destilación que transfiere capacidades de razonamiento desde un modelo docente más grande.
El entrenamiento se dividió en tres etapas: preentrenamiento, entrenamiento intermedio y posentrenamiento. En esta última fase se combinaron ajuste supervisado, destilación y aprendizaje por refuerzo.
Además, la compañía aplicó optimizaciones específicas para reducir el consumo de memoria y mejorar la velocidad de respuesta en hardware de consumo.
La tecnología que acelera a Muse Glimmer
El modelo utiliza decodificación especulativa para generar texto más rápido. Un modelo auxiliar propone bloques de tokens y el modelo principal verifica esas propuestas en paralelo.
La tecnología que acelera a Muse Glimmer
Meta sostiene que esta técnica permite acelerar la generación durante conversaciones y tareas con múltiples pasos, sin modificar la calidad de la respuesta.
La compañía midió el rendimiento de una versión cuantizada de 17 GB junto con un modelo auxiliar DFlash en equipos con MacBook M4 Max, M5 Max y RTX 5090.
Cómo descargar y usar Muse Glimmer
Muse Glimmer ya está disponible y sus pesos se pueden descargar desde Hugging Face. Meta también prepara integraciones con herramientas utilizadas para ejecutar modelos de IA de manera local.
Cómo descargar y usar Muse Glimmer
Entre ellas aparecen Ollama, LM Studio, Unsloth, llama.cpp, ExecuTorch y MLX. Para implementaciones a mayor escala, también se mencionan vLLM y SGLang.
El modelo también puede utilizarse mediante servicios como Together AI, Fireworks AI y OpenRouter. Meta trabaja además con AMD, Arm, Dell, Intel y NVIDIA para optimizar su funcionamiento en distintos dispositivos.
