Meta 编程优化开源权重模型 Muse Spark Open 上架 Amazon SageMaker JumpStart
Meta 将编程优化开源权重模型 Muse Spark Open 接入 Amazon SageMaker JumpStart。模型采用 MoE 架构,总参数 816B、单 token 激活 42B,上下文 1M tokens;接收文本、图像、文档、音频与音视频输入,并作为推理模型会返回 reasoning_content。
Meta 将编程优化开源权重模型 Muse Spark Open 接入 Amazon SageMaker JumpStart。模型采用 MoE 架构,总参数 816B、单 token 激活 42B,上下文 1M tokens;接收文本、图像、文档、音频与音视频输入,并作为推理模型会返回 reasoning_content。
Meta 发布开源多模态 MoE 模型 Muse Spark Open,总参数约 816B、每 token 激活约 42B,输入支持文本、图像、音频和视频,上下文窗口可达 1M tokens。
推荐理由:原文覆盖了 transformers、llama.cpp、vLLM 等推理后端的部署示例和 TRL LoRA 微调流程,读者可以直接复用这些方案。
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Meta 发布开源多模态模型 Muse Glimmer 30B,采用 Apache 2.0 协议,面向本地智能体用例,并获得 transformers、llama.cpp、vLLM、Inference Endpoints 的 day-0 支持。
推荐理由:原文给出Muse Glimmer 30B在Agentic、编码、安全等基准上对位Gemma4-31B、Qwen3.6-27B的逐项对比结果,并附transformers、llama.cpp下的本地推理与DFlash推测解码代码示例。