先了解这件事
2026年8月10日,Fireworks AI 上线 Meta 的 Muse Glimmer 30B 稠密模型的无服务器与按需部署服务。该模型采用 Apache 2.0 许可,支持 128K+ token 上下文窗口和原生图像理解,面向需要多轮工具调用的常驻智能体场景。架构上采用滑动窗口注意力,多数层窗口为 2,048 token、每四层设一个全局注意力层,配合 2 个 KV head 控制 KV cache 占用。Fireworks 给出 temperature 1.0、top_p 0.95、top_k 64 的推荐参数,并支持在系统提示词中设置 low 到 xhigh 的推理强度。据 Meta 报告,该模型在 MCP Atlas 得 75.5、DeepSearch QA 得 74.6、SWE-Bench Pro 得 51.2,均高于 Gemma 4 31B 和 Qwen 3.6 27B 的对应成绩。目前尚无后续发展。
AI 根据公开报道生成
最新进展 · 正式报道
Meta 的 Muse Glimmer 30B 上线 Fireworks，面向常驻智能体事件进展
1 个已确认进展
- 来源：Fireworks AI
报道与讨论时间线
按时间查看正式报道与传播讨论；两类内容的证据等级保持独立。
8月10日
Fireworks AI一手精选
Meta 的 Muse Glimmer 30B 上线 Fireworks，面向常驻智能体
Fireworks 上线 Meta 的 Muse Glimmer 30B 稠密模型，采用 Apache 2.0 许可，支持 128K+ token 上下文和原生图像理解，面向需要多轮工具调用的常驻智能体。该模型在 MCP Atlas 得 75.5、DeepSearch QA 得 74.6、SWE-Bench Pro 得 51.2，均高于 Gemma 4 31B 和 Qwen 3.6 27B 的对应成绩，这些基准数据由 Meta 报告。Fireworks 同时给出 temperature 1.0、top_p 0.95、top_k 64 的推荐设置，并支持在系统提示词中调节推理强度。
A6 a6-052 · Fireworks AI一手精选
Fireworks AI 上线 Meta Muse Glimmer 30B 模型
Fireworks AI 上线 Meta 的 Muse Glimmer 30B 稠密模型，支持 128K+ token 上下文窗口和原生图像理解，面向多轮工具调用的常驻智能体场景。该模型采用滑动窗口注意力，多数层窗口为 2,048 token、每四层设一个全局注意力层，配合 2 个 KV head 控制 KV cache 占用，权重以 Apache 2.0 发布。Fireworks AI 同时给出推荐参数 temperature=1.0、top_p=0.95、top_k=64，并支持在系统提示词中设置 low 到 xhigh 的推理强度。