Metaは8月10日(現地時間)、ローカル環境でのエージェント利用に特化した新しいマルチモーダルモデル「ミューズ・グリマー（Muse Glimmer）」をオープンソースとして発表した。このモデルは、既存のMuseから300億パラメータに蒸留され、Apache 2.0 licenseのもとで提供される。特にプライバシー保護を重視するアプリケーションでの利用を目的としている。
ミューズ・グリマー（Muse Glimmer）は、ローカル環境でのプライバシー保護、コスト削減、開発促進を目指して設計された。具体的な用途としては、コーディング、文書分析、パーソナルアシスタント、ClawやHermesといったプライバシー意識の高いセットアップでの利用が挙げられる。このモデルは、Hugging Face Hubを通じて提供されている。
発表と同時に、ミューズ・グリマーはtransformers、llama.cpp、vLLM、Inference Endpointsといった主要なライブラリでのサポートが開始されている。モデルのアーキテクチャは、20億パラメータのViTスタイルのvision encoder（Perception Encoder）と280億パラメータのtext decoderで構成されている。また、オプションとしてDFlash上に実装されたspeculative decoding drafterが利用可能であり、これによりより高速な生成が実現される。Perception Encoderは、Metaが以前導入した技術であり、画像と動画の両方を処理する能力を持つ。
ベンチマーク結果では、ミューズ・グリマー-30Bは、General Agentic、Agentic Coding、Multimodal、Safety、General Capabilities and Reasoningの各カテゴリにおいて、Gemma4-31B Thinking ModeやQwen3.6-27B Thinking Modeといった競合モデルと比較されている。
参考: Hugging Face Blog (アーカイブ) — 2026年8月10日 10:25 (JST)