Meta、ローカル動作する30BオープンAIモデル「Muse Glimmer」公開

米Metaは8月10日、ローカル動作するAIモデル「Muse Glimmer」を発表し、Apache 2.0ライセンスで公開した。約300億パラメータで、コンシューマー向けGPUでも動作。ザッカーバーグCEOは超知能の個人への普及を提唱した。

日本ニュース 2026/08/10 19:21

Meta、ローカル動作する30BオープンAIモデル「Muse Glimmer」公開 — Meta、ローカル動作する30BオープンAIモデル公開

米Metaは8月10日（現地時間）、PCやMac上でローカル動作するAIモデル「Muse Glimmer」を発表し、モデルの重みをApache 2.0ライセンスの下でオープンウェイトとして公開した。

「The Future is for Everyone」で示したAIの将来像

同日、マーク・ザッカーバーグCEOは「The Future is for Everyone」と題した長文の書簡を公開し、Metaが目指すAIの将来像を示した。その中で同氏は、「超知能（superintelligence）」を一部の企業や政府に集中させるのではなく、個人に広く提供するという考えを打ち出した。ローカル環境で動作し、オープンウェイトとして提供されるMuse Glimmerは、こうした「個人にAIの能力を届ける」という構想につながるモデルと位置づけられる。

300億パラメータ、コンシューマー向けGPUで動作するエージェントモデル

Muse Glimmerは、約300億（30B）パラメータのモデルで、より大規模な「Muse Spark」を教師モデルとして蒸留（ディスティレーション）技術を用いて構築された。Muse Sparkの出力を利用した事前学習に続き、長文脈やエージェント関連のデータを用いた中間学習を実施。後段学習では、教師あり微調整、オンポリシー蒸留、強化学習を組み合わせた。

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一般的なチャット用途だけでなく、計画立案、ツール呼び出し、結果検証、失敗時のリカバリーといった一連のエージェント動作に対応する。モデルは100以上の言語で学習されており、テキストと画像を扱うマルチモーダル入力にも対応。推論の強度も設定で調整できる。クラウドへの常時接続を必要とせず、インターネットに接続していない環境でも利用可能である。

30B規模のモデルはフル精度では55GBを超えるメモリーを必要とする。Metaは約4bitへの量子化により、言語モデルの重みを20GB未満に圧縮。KVキャッシュや画像認識用エンコーダー、投機的デコーディング用モデルを含めて、24GBまたは32GBのメモリー環境に収まるよう最適化した。

さらに、「DFlash」を利用した投機的デコーディングによって生成を高速化した。Metaの測定では、RTX 5090で毎秒74.9トークンから233.4トークンへ3.1倍、Apple M5 Maxでは26.6トークンから50.2トークンへ1.8倍に向上したという。

重みはHugging Faceで公開されており、Ollama、LM Studio、Unslothなどでのローカル実行に加え、llama.cpp、ExecuTorch、MLX、vLLM、SGLangなどへの対応も進める。

「The Future is for Everyone」、超知能の広範な分配を提唱

「The Future is for Everyone」でザッカーバーグ氏は、「個人のエンパワーメント」を繁栄の源泉、「発明」を超知能の主要な目的、「力の均衡」を安全性の基盤とする3原則を示した。その中で強調したのが、AIの最大の貢献を既存業務の「自動化」ではなく、人間による「発明」や「能力の拡張」に置く考え方である。

同氏は将来、一人ひとりが自分の目標や関心を理解するAIエージェントを持ち、健康、仕事、資産管理、家庭、趣味などで24時間支援を受ける姿を描く。こうしたAIツールを無料または低価格で広く提供するとともに、より多くの計算資源を必要とする利用者には、需要に応じて価格を決定する動的なオークション方式を導入する構想も示した。

一方、強力なAIを少数の組織に集中させることは、それ自体がリスクになるとして、今後はオープンソースAIの発展を重視していく考えを示した。MetaはMuse Sparkなどでモデルの重みを非公開としていたが、GlimmerではApache 2.0を採用した。さらに一部のAIモデルについても公開を再開する方針を示している。