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Metaは8月10日、AIエージェントを手元のパソコンで動かすためのオープンウェイトモデル「Muse Glimmer」を公開しました。パラメータ数は約296億で、ライセンスは商用利用も改変も無制限に認めるApache 2.0です。Llamaの後継として4月に投入した独自モデル「Muse Spark」以降、同社が完全なオープンソースとして出す最初のモデルとなります。
注目はライセンスです。Llamaの独自ライセンスには月間7億ユーザーを超える企業を対象外とする条項などがあり長年批判を浴びてきましたが、Apache 2.0にそうした制約はなく、商用利用も改変も再配布も自由に行えます。Zuckerberg氏はXへの投稿で、旗艦モデルMuse Spark 1.2の重みも近く公開すると予告しました。
設計の中心にあるのは24GBのVRAMという制約です。完全精度のBF16では55GBを超える容量が必要ですが、Metaは約4bitの量子化版を用意し、言語モデル部分を20GB未満まで圧縮しました。RTX 4090やRTX 5090、32GB以上のMacであれば、KVキャッシュや視覚エンコーダまで含めた一式が収まる計算です。
速度面ではDFlashを使った投機的デコードを併用します。小型のドラフトモデルが16トークン単位で候補を提案し本体が並列に検証する仕組みで、RTX 5090の生成速度は毎秒74.9トークンから233.4トークンへと3.1倍に伸びました。エージェントは1件の依頼で何度もモデルを呼び出すため、この差が実用性を大きく左右します。
性能はどうでしょうか。Meta自身の比較では、MCP AtlasやGAIA2、SWE-Bench Proといったエージェント系の指標でGemma4-31BとQwen3.6-27Bを上回りました。一方でOSWorld-VerifiedやTerminalBench 2.1ではQwenが優勢で、万能な優位とまでは言えません。
安全性の扱いも見逃せません。プロンプトインジェクション耐性を測るSiren AgentDojoでは攻撃成功率28.4%とGemmaの25.6%に及ばず、Metaは取り返しのつかない操作に人間の承認を挟むよう推奨しています。それでも端末内で処理が完結する設計は、Zuckerberg氏が掲げる個人向け超知能構想の輪郭を初めて具体的に示すものと言えます。