Kali Novskaya

🟣Ollama тоже вышла https://ollama.com/blog/muse-glimmer https://ollama.com/library/muse-glimmer

Ещё больше рецептов подвезли: 🟣NVidia blog про модель: https://developer.nvidia.com/blog/run-local-agentic-ai-workflows-with-metas-muse-glimmer-on-nvidia/ 🟣NVidia NIM контейнер: https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nim/meta/containers/muse-glimmer/- 🟣VLLM inference https://recipes.vllm.ai/meta-models/Muse-Glimmer-30B 🟣SGlang inference https://docs.sglang.io/cookbook/autoregressive/Meta/MuseGlimmer 🟣AMD + LM Studio https://www.amd.com/en/blogs/2026/run-meta-muse-glimmer-30b-on-amd-ryzen-ai-max-and-radeon-gpus.html

🟣Unsloth Вышла квантизация Unsloth https://huggingface.co/unsloth/Muse-Glimmer-30B https://huggingface.co/unsloth/Muse-Glimmer-30B-GGUF И подробный гайд https://unsloth.ai/docs/models/muse-glimmer 🟣MLX MLX — тут будут версии fp4, 8bit и другие https://huggingface.co/models?other=base_model:finetune:meta-models/Muse-Glimmer-30B

Обещают большую модель (Muse Spark 1.2, с которой дистиллили) тоже выложить

Сделали Muse Glimmer лендинг и коллекцию на HF — теперь отдельно лежат 🟣30B — основная модель, посттрен веса 🟣30B assistant — голова для спек декодинга 🟣GGuf для llama.cpp 🟣Executorch PTE веса Выкатили Executorch документацию 🥹😈

🌸Релизим Muse Glimmer 30B 🌸 Впервые за долгое время, наконец-то релизим большой командой новую открытую LLM от Meta Superintelligence Labs. Веса под Apache 2.0! 🌸Что это за модель: — 30B dense модель, дистиллированная версия Muse Spark для локального инференса на 1 GPU — юз-кейсы: OpenClaw, MCP, и агентные тулзы — общие способности (ризонинг, знания, кодинг) тоже на высоком уровне для модели такого размера. — очень быстрый инференс: 233 токена/сек на 5090 благодаря DFlash spec decoding — по ключевым способностям — агентные воркфлоу, swe bench, ризонинг — лучше Qwen 3.6 и Gemma 4 31B — есть мультимодальный инпут (картинки и видео) — больше 100 языков в претрейне — контекст 131к токенов — есть perception encoder (1.8B) в дополнение к модели Пожалуйста, скачивайте, пользуйтесь, — и ждите тех репорт и доки! На неделе постараемся выпустить инференс у партнёров и доки по деплою на llama.cpp, ExecuTorch, MLX. 🟣Блогпост https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-glimmer-open-agentic-model 🟣 Веса https://huggingface.co/meta-models/Muse-Glimmer-30B 🟣Доки: (пока что такие же как у Muse Spark) https://dev.meta.ai/docs/cookbook

Для борьбы с выгоранием — пятничный мемотред! #шитпост

У меня на этой неделе был юбилей — два года в компании. Было 100500 сокращений и реоргов, перестала считать. Пришла в LLama, сейчас я в Meta SuperIntelligence Labs занимаюсь рисерч-агентами. По статистике, два года — это рубеж 50%: половина людей в компании меньше этого срока, а половина больше. Многие приходят и уходят быстро, и чем выше левел, тем выше вероятность отвалиться в первый год. Но если не уволился за первые два года — считай есть шанс протянуть подольше, так как дальше хвост распределения растягивается медленно. #карьера #не_про_nlp Ну, еще покурим!😈

Илья мб и грубовато написал, но в целом весь ML опен сорс держится на людях, которые бесплатно трудятся и берут на себя такие огромные риски. Если каждый ресурс будет кошмарить авторов датасетов, никаких открытых LLM не будет. Удивительно это видеть от Хабра. Американское же прецедентное право в этом смысле очень явно выразилось: это Fair use.

Вот такую писюльку получил 5 минут назад. Нахуй Хабр. Не пишите туда, не читайте его. Датасет я не закрою, пока они не соизволят написать нормальное письмо. После этого сделаю приватным, если кому-то будет нужен - пишите в личку. А лучше скачайте сейчас.