Muse Glimmer: 30B-parameter model optimized for always-on local agent workflows
Meta が
コメントの要約
Meta の
コメントでは、Meta がオープンソースを捨てていなかったことを歓迎する声が多い一方、ベンチマークは競争力があるが benchmaxed の可能性は否定できない、という留保も付く。今週リリース予定の Qwen3.8 27B との比較を待つ、dense 30B が再び流行しているのではないか、といった観測も出ている。
ローカルで動かすには32〜64GB のメモリが必要で、M5 の64GB MacBook Pro はドイツで4000ユーロを超えるという指摘や、Python や JVM 言語に特化してツール呼び出しと推論に強い、より小さいモデルの方が実用的だという意見も見られる。