Meta 开源多模态 MoE 模型 Muse Spark Open，总参数约 816B、每 token 激活约 42B
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。
Meta / Llama
全部主题Meta 的 AI 动态：Llama 开源模型系列、超级智能实验室与元宇宙之外的 AI 豪赌。
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第 1–4 条 · 共 4 条Hugging Face Blog精选AI 评分8484
Latent Space精选AI 评分7777 Meta MSL 发布 Muse Wonder 与 Wonder Full 模型，主打智能体场景
Meta 旗下 MSL 发布第二代模型 Muse Wonder 与 Wonder Full，定位前沿、主打个人与专业智能体场景。模型支持 1M 上下文，定价 $4/M 输入与 $20/M 输出；Wonder 通过 Meta Model API 和 Muse Code 提供，Wonder Full 仅限 Muse Code Power/Maximum Usage 订阅用户。
推荐理由：原文把 Meta Muse Wonder 的官方定位、第三方评测和与 Fable/Opus 的对比集中在一篇，便于快速判断 MSL 是否进入前沿第一梯队。
Simon Willison精选AI 评分7777 John Gruber 谈 Meta Muse 被低估的消费级智能体风险
Simon Willison 引述 John Gruber 对 Meta 智能体系统 Muse 的评论，Gruber 称其为首个面向消费者的智能体 AI 系统。Muse 让每个用户在 Meta 云端拥有自己的完整持久 Linux VM，且安装和使用都很简单，Gruber 认为这正是它技术上突破的地方。他质疑消费者是否理解 Muse 的能力与危险，尤其是当它运行在你的 Mac 上时。
推荐理由：Gruber 指出 Muse 把完整的持久 Linux VM 交给普通用户，读者可据此理解消费级智能体为何容易被低估其安全风险。
Hugging Face Blog精选AI 评分6969 Meta 开源 30B 多模态模型 Muse Glimmer，主打本地智能体场景
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。