Meta znów wraca do open source!
W poniedziałek firma o wartości rynkowej około 1,5 biliona dolarów opublikowała podstawowe parametry swojego nowego otwartego modelu AI Muse Glimmer, które programiści mogą bezpośrednio pobrać i modyfikować.
Meta poinformowała również, że w ciągu najbliższych kilku tygodni udostępni również wagi modelu swojego potężniejszego Muse Spark 1.2, który jest najnowszym modelem bazowym Meta.
W odpowiedzi na to Zuckerberg powiedział: Meta zawsze zdecydowanie wspierała open source i jest bardzo dumny z tych publikacji.
Zuckerberg opublikował również artykuł na oficjalnej stronie Meta, w którym zaproponował udostępnienie darmowej i potężnej AI miliardom ludzi, mając nadzieję, że w ten sposób wzmocni możliwości jednostek i zrównoważy władzę dużych instytucji.
Adres artykułu: https://www.meta.com/thefutureisforeveryone/
W fragmencie wyraźnie skierowanym do firm takich jak Google, Anthropic i OpenAI napisał: Większość innych laboratoriów koncentruje się na tworzeniu AI dla przedsiębiorstw, rządów lub innych instytucji. Jeśli te laboratoria ostatecznie zdobędą przewagę, równowaga sił przesunie się bardziej w stronę dużych instytucji, a nie jednostek.
Te zobowiązania oznaczają, że Meta wraca na ścieżkę otwartej AI, którą wcześniej odróżniała się od konkurencji.
Wcześniej w tym roku Meta nie udostępniła wag bazowych Muse Spark, powołując się na kwestie bezpieczeństwa. W miarę jak konkurencja między czołowymi firmami AI nasila się, coraz bardziej kluczowe staje się pytanie: w jakim zakresie najpotężniejsza technologia AI powinna być otwarta.
Ale niezależnie od tego, Zuckerberg ponownie przyjął otwartą ścieżkę, a sekcja komentarzy niemal jednogłośnie wyraża uznanie.
Yann LeCun rzadko okazał brawa swojemu byłemu pracodawcy.
Niektórzy internauci skomentowali: „To jest dokładnie to! Zuckerberg naprawdę wrócił."
„Kochamy open AI (z przymrużeniem oka)"
Meta ponownie gra kartą „open source"
Muse Glimmer to pierwszy model Meta z otwartymi wagami od czasu Llama 4 i pierwszy model wydany na licencji Apache 2.0.
Wcześniejsza seria Llama korzystała z niestandardowej licencji, która nakładała ograniczenia na niektóre scenariusze komercyjne. Apache 2.0 jest znacznie bardziej liberalny – przedsiębiorstwa mogą bezpośrednio wdrażać model, a także kontynuować dostrajanie, opracowywać modele pochodne i integrować je z własnymi produktami.
Muse Glimmer został wydestylowany z Muse Spark, ma łącznie około 29,6 miliarda parametrów, w tym enkoder wizualny o około 1,8 miliarda parametrów. Model obsługuje wejście tekstowe i obrazowe, ma kontekst 128K, z naciskiem na wnioskowanie wieloetapowe, wywoływanie narzędzi i odzyskiwanie po awarii, pozycjonowany jako baza agenta na urządzeniach osobistych.
Tradycyjne agenty chmurowe wymagają ciągłego przesyłania plików, wiadomości i kontekstu pracy – im dłuższe zadanie, tym więcej wywołań i wyższy rachunek za tokeny. Po wdrożeniu lokalnie dane mogą pozostać na urządzeniu, a opóźnienia i koszty wnioskowania są łatwiejsze do kontrolowania.
Bariera sprzętowa nadal istnieje. Wagi BF16 Muse Glimmer ważą blisko 60 GB, co sprawia, że zwykły komputer ma trudności z ich bezpośrednim uruchomieniem. Wersja z kwantyzacją 4-bitową dostarczona przez Meta kompresuje model językowy do mniej niż 20 GB, co pozwala na uruchomienie w środowisku z 24 GB lub 32 GB pamięci VRAM.
Tak zwane „uruchamialne na komputerze osobistym" oznacza dokładniej wydajny Mac lub komputer z kartą graficzną taką jak RTX 5090.
Pod względem efektywności parametrów Muse Glimmer osiąga dobre wyniki.
Indeks inteligencji podany przez Artificial Analysis wynosi 35 punktów, czyli o 21 punktów więcej niż Llama 4 Maverick. Jest zbliżony do
Kimi
K2.5, który ma 36 punktów, i nieco niższy niż Qwen3.6 27B oraz Ling 3.0 Flash o tej samej wielkości, które mają po 38 punktów.
W testach agentowych opublikowanych przez Meta, Muse Glimmer uzyskał 75,5 punktu w MCP Atlas, przewyższając Qwen3.6 27B, który zdobył 62,5 punktu; w DeepSearch QA osiągnął 74,6 punktu, również nieco więcej niż 71,1 punktu tego drugiego. W teście użycia narzędzi τ3-Banking zdobył 23,5 punktu, wyprzedzając modele z tej samej półki.
Niezależne testy ujawniły również słabości. Muse Glimmer uzyskał 953 Elo w GDPval-AA v2, poniżej ludzkiej linii bazowej wynoszącej 1000 punktów i znacznie mniej niż Qwen3.6 27B, który zdobył 1141 punktów. W teście AA-Omniscience jego wskaźnik halucynacji wyniósł 82%, podczas gdy Qwen3.6 27B osiągnął 49%. W Terminal-Bench 2.1 Muse Glimmer uzyskał 52%, również mniej niż Qwen3.6 27B, który zdobył 61%.
Widać zatem, że Muse Glimmer nadaje się do lokalnego wywoływania narzędzi i wykonywania procesów, ale w przypadku zadań wymagających wysokiej dokładności wiedzy nadal konieczne jest wsparcie wyszukiwania i ręcznej weryfikacji.
Zuckerberg walczy o narrację władzy nad AI
Według Zuckerberga sedno rywalizacji w AI można sprowadzić do dwóch pytań: kto zdobędzie superinteligencję i do czego ludzie ją wykorzystają.
Chce on przekazać „osobistą superinteligencję" miliardom użytkowników, aby AI uczestniczyło w codziennych sprawach, takich jak zdrowie, kariera, finanse, zainteresowania i relacje międzyludzkie.
To stanowisko wiąże otwarte modele z osobistą autonomią i bezpośrednio kwestionuje zamkniętą ścieżkę firm takich jak OpenAI i Anthropic.
Zuckerberg sprzeciwia się uzasadnianiu koncentracji mocy ryzykiem bezpieczeństwa.
Uważa, że powierzenie najpotężniejszej AI kontroli nielicznych instytucji samo w sobie stwarza nowe ryzyko władzy. Otwarte modele mogą być sprawdzane przez większą liczbę programistów, co ułatwia wykrywanie i naprawianie luk, a jednostki mogą dostosowywać AI do swoich potrzeb.
Broni również destylacji modeli.
OpenAI i Anthropic wielokrotnie oskarżały chińskie firmy o wykorzystywanie wyników amerykańskich zamkniętych modeli do trenowania własnych. Zuckerberg podkreśla, że należy zachować zasadę „uczenia się z obserwowalnych informacji". Sprzeciwia się także ograniczaniu otwartych modeli za granicą i opowiada się za tym, aby amerykańskie otwarte modele stały się najlepsze na świecie dzięki konkurencji.
Meta nie unika jednak wszystkich kwestii bezpieczeństwa.
Zuckerberg proponuje, aby niezależni dyrektorzy Meta zatwierdzali standardy bezpieczeństwa wymagane do udostępniania modeli; firma może również dostarczać rządowi pośrednie punkty kontrolne treningu, aby wcześniej wykrywać ryzyka.
Za otwartym oprogramowaniem kryje się także biznes ekosystemu i mocy obliczeniowej
Meta powraca teraz do otwartych wag również z powodu realnej presji.
Chińskie otwarte modele szybko zmniejszają dystans do amerykańskich zamkniętych flagowców.
DeepSeek
,
Kimi
i Qwen stale podnoszą wydajność i zwiększają wpływy dzięki niskim cenom, możliwości dostosowania i lokalnemu wdrażaniu. Jeśli amerykańskie firmy modelowe będą nadal zaostrzać kontrolę nad wagami, globalny ekosystem programistów może szybciej migrować do innych dostawców.
Meta musi odzyskać tych programistów. Muse Glimmer obniża próg lokalnego wdrażania, a Muse Spark 1.2 podnosi górną granicę możliwości; oba modele mogą obejmować urządzenia osobiste, wdrożenia prywatne w przedsiębiorstwach i usługi w chmurze.
Otwartość może również stworzyć popyt na inwestycje Meta w moc obliczeniową. Meta planuje w tym roku zainwestować do 145 miliardów dolarów w infrastrukturę AI i przygotowuje działalność w chmurze obliczeniowej. Wagi modeli mogą być darmowe, ale wnioskowanie, hosting i narzędzia deweloperskie nadal mogą generować przychody. Otwartość rozszerza ekosystem, a usługi w chmurze przejmują komercjalizację.
Ogłoszony tego samego dnia fundusz społeczności centrów danych o wartości 1 miliarda dolarów również służy temu planowi. Meta musi budować więcej centrów danych, a także łagodzić obawy lokalnych społeczności dotyczące zużycia energii, wody i zajmowania ziemi. Otwartość technologiczna, postulaty polityczne i ekspansja infrastruktury łączą się w jedną całość.
Muse Glimmer nie jest jeszcze w stanie zmienić układu sił na rynku modeli. Jego znaczenie polega na tym, że Meta ponownie stanęła po stronie otwartych wag i dostarczyła użyteczny produkt dla lokalnych agentów.
Jeśli Meta zgodnie z planem udostępni Muse Spark 1.2, konkurencja między otwartym a zamkniętym oprogramowaniem jeszcze bardziej się zaostrzy.
Następnie branża musi odpowiedzieć na trzy pytania: które możliwości można udostępnić, kto poniesie koszty i kto ustali zasady.
Linki referencyjne:
https://x.com/ArtificialAnlys/status/2086916150278111551
https://www.ft.com/content/4e3957f8-ea7c-4c46-a3de-cdce8e526878?syn-25a6b1a6=1
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-08-10/meta-releases-muse-glimmer-ai-model-people-can-run-on-their-laptop?srnd=phx-technology
Ten artykuł pochodzi z oficjalnego konta WeChat "Machine Intelligence" (ID: almosthuman2014), autor: zainteresowany AI
