Meta ਨੇ Muse Glimmer ਨਾਮ ਦਾ 30 ਬਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਵਾਲਾ open-weight AI ਮਾਡਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੋਕਲ PC ਅਤੇ Mac ’ਤੇ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ AI ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਮੁਤਾਬਕ, 4-bit quantization ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਸ ਦਾ ਆਕਾਰ 20GB ਤੋਂ ਘੱਟ ਰਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਲੋਕਲ PC ਅਤੇ Mac ਲਈ Muse Glimmer
Meta ਦੀ Meta Superintelligence Labs ਨੇ Muse Glimmer ਨਾਮ ਦਾ ਨਵਾਂ open-weight AI ਮਾਡਲ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਹ 30 ਬਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਵਾਲਾ ਮਾਡਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਰਗਰਮ ਰਹਿਣ ਵਾਲੇ local AI agent workflows ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਦੇ weights Apache 2.0 license ਦੇ ਤਹਿਤ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾਏ ਗਏ ਹਨ।
Muse Glimmer ਨੂੰ cloud infrastructure ’ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਿੱਧੇ local device ’ਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ optimize ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ internet connection ਦੇ ਨਾਲ ਜਾਂ ਉਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ local AI agents, coding ਅਤੇ ਹੋਰ AI-based workflows ਨੂੰ ਘੱਟ network-dependent ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਦਾ ਵਿਕਲਪ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।
4-bit Quantization ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਦਾ ਆਕਾਰ 20GB ਤੋਂ ਘੱਟ
30 ਬਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਵਾਲੇ Muse Glimmer ਨੂੰ full precision ’ਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ 55GB ਤੋਂ ਵੱਧ memory ਦੀ ਲੋੜ ਪੈ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, Meta ਨੇ 4-bit quantization ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਦਾ ਆਕਾਰ 20GB ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਦੱਸਿਆ ਹੈ।
ਇਸ optimization ਤੋਂ ਬਾਅਦ 24GB ਜਾਂ 32GB memory ਵਾਲੇ consumer GPU systems ’ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। Meta ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ Muse Glimmer ਨੇ ਆਪਣੀ category ਦੇ ਕੁਝ ਹੋਰ leading AI models ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ agentic tasks ਅਤੇ benchmark performance ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ ਦਿੱਤੇ ਹਨ।
ਕੰਪਨੀ ਨੇ Muse Glimmer ਦੀ ਤੁਲਨਾ Google ਦੇ Gemma4-31B ਅਤੇ Alibaba ਦੇ Qwen3.6-27B ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਵੀ ਕੀਤੀ ਹੈ। Meta ਵੱਲੋਂ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ benchmark results ਮੁਤਾਬਕ, 12 tests ਵਿੱਚ Muse Glimmer ਨੇ ਦੋਵਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ।
Coding ਤੋਂ Multimodal Reasoning ਤੱਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ
Meta ਨੇ Muse Glimmer ਨੂੰ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ agentic ਅਤੇ reasoning tasks ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ multi-step reasoning, reliable tool use, error diagnosis, tool retry ਅਤੇ end-to-end agentic task completion ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ designed ਹੈ।
ਮਾਡਲ multimodal input ਅਤੇ reasoning ਨੂੰ ਵੀ support ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Meta ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ 100 ਤੋਂ ਵੱਧ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੇ data ’ਤੇ train ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਆਧਾਰ ’ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ local AI applications ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
Hugging Face ’ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹੋਵੇਗਾ ਮਾਡਲ
Meta ਦੇ ਮੁਤਾਬਕ, ਯੂਜ਼ਰ Muse Glimmer ਦੇ model weights ਨੂੰ Hugging Face ਤੋਂ download ਕਰ ਸਕਣਗੇ। ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ Ollama, LM Studio ਅਤੇ Unsloth ਵਰਗੇ platforms ਅਤੇ applications ’ਤੇ ਵੀ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ।
Meta local performance ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AMD, Arm, Dell, Intel ਅਤੇ Nvidia ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ llama.cpp, MLX ਅਤੇ ExecuTorch ਲਈ optimized integrations ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ hardware ਅਤੇ local AI frameworks ’ਤੇ Muse Glimmer ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
