Metaがローカル動作するオープンモデル「Muse Glimmer」を公開、30BでGoogleのGemma 4 31Bより高性能

Metaがパラメーター数296億のAIモデル「Muse Glimmer」を2026年8月10日にオープンモデルとして公開しました。同等規模の他社製モデルと比べて高性能であることがアピールされています。

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 Glimmerはパラメーター数296億のDenseモデルで、テキストと画像の入力に対応しています。「Muse Glimmer 30B」「Gemma 4 31B」「Qwen3.6-27B」のベンチマークスコアを並べた表が以下。Muse Glimmerは多くのテストでGemma 4 31Bを上回っています。

第三者機関のArtificial AnalysisもMuse Glimmerのテスト結果を公開しています。複数のベンチマークスコアをまとめた指標であるArtificial Analysis Intelligence Indexでは、クローズドモデルのClaude Haiku 4.5を上回り、Gemini 3.5 Flash-Liteに迫るスコアを記録しました。2025年に登場したLlama 4シリーズと比べると大きな飛躍です。

以下のグラフは横軸がモデルの規模、縦軸がArtificial Analysis Intelligence Indexのスコアを示しています。Muse Glimmerは同等性能のモデルと比べて規模が小さいことが分かります。

Muse Glimmerは軽量な拡散モデルを用いてドラフトを生成する投機的デコーディング手法「DFlash」に対応しており、ローカルでも高速な処理が可能です。NVIDIA GeForce RTX 5090の場合、DFlashを用いることでデコード速度が3.1倍に向上し、毎秒233トークンのデコード処理が可能となります。

Muse Glimmerは以下のリンク先で配布されており、VRAM24GBのGPUにウェイト全体を読み込んでローカルで実行できます。ライセンスはApache License 2.0です。

Muse Glimmer - a meta-models Collection
https://huggingface.co/collections/meta-models/muse-glimmer

既にLM StudioやOllamaといったAI実行ツールがMuse Glimmerへの対応を完了しています。また、有志によって作成された量子化モデルが以下のリンク先にまとまっています。

Quantized Models for meta-models/Muse-Glimmer-30B – Hugging Face
https://huggingface.co/models?other=base_model:quantized:meta-models/Muse-Glimmer-30B

Muse Glimmerのドキュメントは以下のリンク先で公開されています。

Overview | Model API
https://dev.meta.ai/docs/muse-glimmer/

MetaはMuse Spark 1.2についても近日中にオープンモデル化することを告知しています。