Meta 发布 Muse Glimmer 技术报告：30B 开源权重模型面向消费级硬件智能体任务
Meta 发布 Muse Glimmer 技术报告，这是一个 30B 开源权重模型，面向消费级硬件上的智能体任务。该模型在单张消费级 GPU 的 Mac 或 PC 上以 4-bit 精度运行可达实用速度，并在工具调用和多步规划上领先同规模开源模型。报告涵盖模型架构、蒸馏配方和量化等内容。
推荐理由：技术报告公开了 30B 开源权重模型的架构、蒸馏配方与量化方案，可供关注端侧智能体的读者参考。
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Meta / Llama 最新动态
Meta 的 Llama 与 Muse 系列模型、超级智能实验室与 Meta AI 产品。
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Meta / Llama的精选
AI at Meta (X)精选AI 评分7070
AI at Meta (X)精选AI 评分8080 Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，816B 总参数、1M token 上下文
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，称其为目前美国最强的开源权重模型。该模型面向编码与智能体任务，主打长程任务、复杂软件工程和多步推理，规格为 816B 总参数、42B 激活参数、1M token 上下文窗口，原生支持文本、图像、视频和音频多模态。
推荐理由：Meta 公布开源权重模型的具体参数与多模态规格，可据此判断其长程编码与智能体任务的定位。
AI at Meta (X)精选AI 评分7272 Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 模型
Meta 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型，官方称其在个人与专业智能体任务上取得 SOTA 表现。更多模型细节见 Meta 研究者博客。
推荐理由：Meta 官方公布 Muse Wonder 两个版本在个人与专业智能体任务上的 SOTA 表现，并给出研究者博客入口。
AI at Meta (X)精选AI 评分7272 Meta 发布 Muse Wonder 系列模型，主打智能体任务
Meta 发布 Muse Wonder 系列，包含 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型，称其为目前能力最强的模型，面向个人与专业智能体任务提供前沿性能。Muse Wonder 即日起通过 Meta Model API 和 Muse Code 提供，Muse Wonder Full 即日起面向 Muse Code 订阅用户开放。Muse Wonder 后续还将用于 Meta 的个人智能体产品 Muse，先向订阅用户推出。
推荐理由：Meta 公布 Muse Wonder 系列两款前沿模型，并给出 API 与 Muse Code 的可用入口，读者可据此了解其智能体任务定位。
AI at Meta (X)精选AI 评分7575 Meta 发布个人智能体 Muse，由 Muse Spark 1.3 驱动
Meta 发布个人智能体 Muse，由 Muse Spark 1.3 驱动，可在生活各场景中替用户完成任务。官方同时给出介绍页面，说明 Muse 的构建过程与具体能力。
推荐理由：Meta 官方发布个人智能体 Muse，并给出构建思路与能力说明的入口。
AI at Meta (X)精选AI 评分6868 Meta 的 AIRA₃ 在 NVIDIA Kaggle 竞赛中获金牌，约 4000 支队伍中排第 8
Meta 称其在 6 月让自主 AI 研究系统 AIRA₃ 参加 NVIDIA 在 Kaggle 举办的竞赛，任务是微调一个 30B 的 Nemotron 模型，使其推理能力更强。AIRA₃ 在约 4000 支队伍中排名第 8，获得金牌，成绩超过使用同等前沿工具的人类参赛者。Meta 认为这表明 AIRA₃ 能在特定能力上把模型提升到接近人类专家的水平。
推荐理由：Meta 公开 AIRA₃ 在 Kaggle 微调竞赛中的名次与参赛条件，可据此判断自主研究系统在模型能力改进上的位置。
AI at Meta (X)精选AI 评分7272 Meta Superintelligence Labs 发布实时语音感知模型 Muse Voice Transcribe
Meta Superintelligence Labs 发布首个实时音频感知模型 Muse Voice Transcribe，支持实时流式 ASR、20 人以上说话人分离和端点检测。该模型支持多语言并无缝切换语种，可通过语言、关键词和上下文偏置提升准确率，在 Artificial Analysis 流式语音转文字和公开说话人分离基准上排名第一。
推荐理由：Meta 公布实时语音感知模型的能力清单与榜单排名，可据此判断流式 ASR 的当前水平。