Muse Glimmer kombiniert einen etwa 1,8 Milliarden Parameter großen Bild-Encoder mit einem Sprachmodell und 52 Schichten. Das Kontextfenster ist mit 131.072 oder mehr Token angegeben; das lokale Modell verarbeitet Bild und Text als Eingabe und erzeugt Text. Meta trainierte es durch Destillation aus dem geschlossenen Muse Spark.
Die Model-Card nennt für die 4-Bit-Konfiguration 24 GB VRAM bei rund einem Prozent durchschnittlichem Qualitätsverlust und 32 GB bei 0,2 Prozent. Auf einer RTX 5090 soll ein DFlash-Decoder den Durchsatz von 74,9 auf 233,4 Token pro Sekunde erhöhen. Nvidias Angabe von mehr als 20.000 Token pro Sekunde pro GPU misst dagegen einen parallelen Serverbetrieb und ist nicht direkt vergleichbar.
In Metas Tabelle liegt Glimmer etwa bei MCP Atlas und DeepSearch QA vor Vergleichsmodellen, bei OSWorld-Verified mit 65,9 gegenüber Qwen3.6-27B mit 75,6 aber zurück. Unabhängige Praxisberichte sind Einzeltests; Artificial Analysis und LMArena hatten beim Redaktionsstand keine Messung. Apache 2.0 gilt für die Gewichte, nicht automatisch für Trainingsdaten und -prozess.
Aktualisiert am 17. August 2026.