Meta于周一发布了开源权重模型Muse Glimmer，该模型拥有300亿参数，旨在消费级硬件上本地运行AI代理，为CEO马克·扎克伯格提出的“个人超级智能”愿景提供了迄今最清晰的实践图景。Glimmer本质上是Meta最强闭源模型Muse Spark的开源版本，后者于今年4月首次亮相。Glimmer的权重采用宽松的Apache 2.0许可协议，开发者可自由下载并修改。

Glimmer的设计目标是让AI代理在Mac或PC上仅凭一块消费级GPU即可运行，能够执行多步骤任务，如调用工具、编写和调试代码、处理文件和截图，并在长时间工作流中持续执行任务。该模型支持文本和图像输入，训练数据覆盖超过100种语言。Meta设想Glimmer可用于管理日程、起草消息、整理文件等场景，这些任务通常需要大量访问个人数据。通过在用户设备本地处理信息而非上传云端，Meta为更注重隐私的个人代理奠定了基础。Glimmer还支持“始终在线”运行，可在“任何地点、任何时间、有无网络连接”的情况下工作。

这一愿景与扎克伯格此前对Meta的规划一脉相承。去年，他曾主张先进AI应赋能个人，而非集中于少数公司手中，同时警告Meta需谨慎决定开源哪些日益强大的模型，以规避安全风险。在周一发布的公开信中，扎克伯格重申了这一理念，称广泛分发超级智能“有潜力开启个人赋能的新时代，让个人能够利用这一强大新能力充分发挥潜力、追求兴趣，并比以往任何时候都更好地改善生活和世界”。他列举了超级智能改善个人生活的多种方式，包括提供“每周7天、每天24小时为你工作”的个人代理，以改善人际关系、健康、职业、财务、家庭管理、爱好等，以及为个人提供创办新企业或推动科学进步所需的工具。扎克伯格最大的承诺是“每个人都能免费或负担得起地使用这些工具”。

然而，访问不等于所有权。扎克伯格承诺广泛分发超级智能之际，Meta正日益区分将开源发布的模型与保留控制的模型。其更强大的Muse Spark仍为闭源，而较小的Glimmer则可下载、微调并在用户硬件上运行。因此，Glimmer提供了一个早期信号，显示Meta可能在“人们自己拥有的AI”与“公司控制的更强大智能”之间划出界限。这一策略反映了Meta在开放生态与商业利益之间的平衡，也为AI产业链中模型层与基础设施层的参与者提供了观察窗口。