MADRID 10 ago. (Portaltic/EP) -
A Meta apresentou seu novo modelo aberto, o Muse Glimmer, que, com 30 bilhões de parâmetros, é executado localmente tanto em computadores quanto em uma única GPU de uso doméstico, sem a necessidade de conexão com a nuvem.
Trata-se do primeiro modelo do Meta Superintelligence Labs a ser publicado com pesos abertos, sob a licença Apache 2.0, e foi projetado para resolver tarefas complexas de várias etapas de forma autônoma.
Especificamente, o Muse Glimmer está otimizado para fluxos de trabalho de agentes locais sempre ativos, conforme explicou a empresa em um comunicado. Além disso, por possuir 30 bilhões de parâmetros, ele é “pequeno o suficiente” para ser executado em um PC com uma única GPU de consumo.
Isso significa que ele é capaz de executar casos de uso que vão desde agentes locais e chamadas de funções até codificação local e avaliação de LLM “como um juiz”. Na prática, isso inclui agentes que gerenciam uma agenda, redigem mensagens, organizam arquivos e aprendem com a forma de trabalhar do usuário.
Ou seja, ele pode realizar tarefas de execução de longo prazo com raciocínio em várias etapas, seleção precisa de ferramentas, compreensão multimodal, recuperação em caso de falhas, memória de contexto extensa e acompanhamento de instruções.
No entanto, ele se destaca notavelmente por poder fazer isso localmente em qualquer lugar e a qualquer momento, com ou sem conexão à internet e com alta velocidade, para não interromper o fluxo de trabalho. Assim, foram utilizadas técnicas de quantização para compactar os pesos do modelo com uma precisão aproximada de 4 bits, reduzindo seu tamanho para menos de 20 GB.
Seu tamanho e desempenho são possíveis porque, conforme explicado, os modelos menores, quando treinados de forma eficaz, podem “alcançar um desempenho de ponta em tarefas específicas”, como garantiu a Meta.
Especificamente neste caso, a Meta treinou o Muse Glimmer para equilibrar a capacidade com as limitações de memória e processamento do “hardware” local, com uma “receita inovadora de destilação” que se baseia na transferência do raciocínio do agente a partir de um modelo mestre “muito maior” e em otimizações de inferência para “atender às expectativas de latência”.
Assim, a empresa especificou que o treinamento foi realizado com os resultados do Muse Spark, dados de contexto mais abrangentes e uma combinação de destilação baseada em políticas e aprendizado por reforço em domínios gerais de raciocínio, codificação e agentes. Além disso, possui capacidades multilíngues, pois foi treinado com dados de mais de 100 idiomas.
Nos testes de avaliação fornecidos pela Meta, a empresa comparou-o com outros modelos, como o Gemma4-31B do Google e o Qwen3.6-27B, da Alibaba, obtendo um desempenho sólido para seu tamanho e superando esses modelos em “benchmarks” de tarefas de agentes em geral, codificação de agentes e capacidades gerais e de raciocínio, entre outros.
Com tudo isso, o Muse Glimmer já está disponível e pode ser baixado no Hugging Face. Além disso, nos próximos dias, ele poderá ser executado localmente com parceiros da Meta, como Ollama, LM Studio e Unsloth. Também poderá ser implantado com ‘frameworks’ como llama.cpp, ExecuTorch e MLX, entre outros.
Além de tudo isso, a Meta anunciou que, em breve, disponibilizará os pesos de uma versão do Muse Spark 1.2, um de seus modelos fundamentais mais avançados.
Esta notícia foi traduzida por um tradutor automático