Meta знову повертається до відкритого коду!
У понеділок компанія з ринковою вартістю близько 1,5 трильйона доларів оприлюднила базові параметри своєї нової відкритої AI-моделі Muse Glimmer, які розробники можуть безпосередньо завантажувати та модифікувати.
Meta також заявила, що в найближчі тижні вона також відкриє ваги моделі своєї потужнішої Muse Spark 1.2, новітньої фундаментальної моделі Meta.
У відповідь Цукерберг сказав: Meta завжди рішуче підтримувала відкритий код, і він дуже пишається цими випусками.
Цукерберг також опублікував статтю на офіційному сайті Meta, пропонуючи надати безкоштовний і потужний AI мільярдам людей, сподіваючись розширити можливості окремих осіб і врівноважити владу великих інституцій.
URL статті: https://www.meta.com/thefutureisforeveryone/
У заяві, явно спрямованій проти таких компаній, як Google, Anthropic та OpenAI, він написав: Більшість інших лабораторій зосереджені на створенні AI для підприємств, урядів або інших інституцій. Якщо ці лабораторії зрештою візьмуть гору, баланс сил зміститься більше в бік великих інституцій, а не окремих осіб.
Ці зобов'язання означають, що Meta повертається на шлях відкритого AI, який вона раніше використовувала, щоб відрізнятися від конкурентів.
Раніше цього року Meta не відкрила базові ваги Muse Spark, посилаючись на проблеми безпеки. Оскільки конкуренція серед провідних AI-компаній посилюється, все більш центральним питанням стає: якою мірою найпотужніші AI-технології мають бути відкритими?
Але незалежно від цього, повторне прийняття Цукербергом відкритого шляху цього разу зустріло майже одностайну похвалу в розділі коментарів.
Ян ЛеКун рідко аплодував своєму колишньому роботодавцю.
Деякі нетизяни також сказали: "Це так влучно! Цукерберг справді повернувся."
"Ми любимо відкритий AI (голова собаки)"
Meta знову грає в «карту відкритого коду»
Muse Glimmer — це перша модель Meta з відкритими вагами після Llama 4, а також перша модель Meta, випущена під ліцензією Apache 2.0.
Попередні серії Llama використовували спеціальну ліцензію з обмеженнями на певні комерційні сценарії. Apache 2.0 є набагато дозвільнішою, дозволяючи підприємствам безпосередньо розгортати, продовжувати доопрацювання, розробляти похідні моделі та інтегрувати їх у власні продукти.
Muse Glimmer дистильована з Muse Spark, загальна кількість параметрів становить близько 29,6 мільярда, включаючи візуальний енкодер з приблизно 1,8 мільярда параметрів. Модель підтримує введення тексту та зображень, має контекст 128K і зосереджена на покращенні багатокрокових міркувань, виклику інструментів та відновлення після збоїв, позиціонуючись як основа агента для персональних пристроїв.
Традиційні хмарні агенти вимагають постійного завантаження файлів, повідомлень та робочого контексту. Чим довша задача, тим більше викликів і тим вищий рахунок за токени. Після локального розгортання дані можуть залишатися на пристрої, а затримка та вартість висновків легше контролюються.
Апаратні бар'єри все ще існують. Ваги BF16 Muse Glimmer становлять близько 60 ГБ, що ускладнює їх обробку звичайними комп'ютерами. Версія Meta з 4-бітним квантуванням стискає мовну модель до менш ніж 20 ГБ, що дозволяє запускати її в середовищах з 24 ГБ або 32 ГБ відеопам'яті.
Так зване «працює на персональних комп'ютерах» точніше означає висококласні Mac або ПК з графічними картами, такими як RTX 5090, можуть її запускати.
З точки зору ефективності параметрів, Muse Glimmer демонструє гідну продуктивність.
Artificial Analysis дає їй індекс інтелекту 35, що на 21 бал вище, ніж у Llama 4 Maverick. Вона близька до
Kimi
K2.5 з показником 36, і трохи нижча за Qwen3.6 27B та Ling 3.0 Flash, обидві з яких мають 38.
В оголошених Meta оцінках агентів Muse Glimmer набирає 75,5 на MCP Atlas, що вище, ніж 62,5 у Qwen3.6 27B; DeepSearch QA — 74,6, також трохи вище, ніж 71,1 у останньої. У бенчмарку використання інструментів 𝛕3-Banking вона набирає 23,5, випереджаючи моделі свого класу.
Незалежні оцінки також виявляють недоліки. Muse Glimmer набирає 953 Elo на GDPval-AA v2, що нижче людського базового рівня 1000, а також відстає від 1141 у Qwen3.6 27B. Її рівень галюцинацій в оцінці AA-Omniscience становить 82%, тоді як у Qwen3.6 27B — 49%. На Terminal-Bench 2.1 Muse Glimmer набирає 52%, також нижче, ніж 61% у Qwen3.6 27B.
Таким чином, Muse Glimmer підходить для локального виклику інструментів та виконання робочих процесів, але для завдань, що вимагають високої точності знань, її все ще потрібно поєднувати з пошуком та перевіркою людиною.
Наратив Цукерберга про битву за штучний інтелект
На думку Цукерберга, суть конкуренції в галузі штучного інтелекту зводиться до двох питань: хто отримає надрозум, і що люди з ним робитимуть.
Він сподівається передати «персональний надрозум» у руки мільярдів користувачів, дозволяючи ШІ брати участь у повсякденних справах, таких як здоров'я, кар'єра, фінанси, інтереси та стосунки.
Ця пропозиція пов'язує відкриті моделі з особистою автономією і кидає прямий виклик закритим підходам таких компаній, як OpenAI та Anthropic.
Цукерберг виступає проти виправдання концентрації можливостей ризиками безпеки.
Він вважає, що розміщення найпотужнішого ШІ під контролем дуже невеликої кількості установ саме по собі створює нові ризики влади. Відкриті моделі можуть бути перевірені більшою кількістю розробників, вразливості легше виявляються та виправляються, а окремі особи можуть налаштовувати ШІ за потреби.
Він також захищає дистиляцію моделей.
OpenAI та Anthropic останнім часом неодноразово звинувачували китайські компанії у використанні результатів закритих моделей США для навчання власних моделей. Цукерберг наголошує, що люди повинні зберегти принцип «навчання з доступної інформації». Він також виступає проти обмеження закордонних відкритих моделей, виступаючи за те, щоб відкриті моделі США покладалися на конкуренцію, щоб стати найкращими у світі.
Однак Meta не уникнула всіх проблем безпеки.
Цукерберг пропонує, щоб незалежні директори Meta відповідали за затвердження стандартів безпеки, необхідних для випуску моделей; компанія також може надавати уряду проміжні контрольні точки навчання для раннього виявлення ризиків.
За відкритим кодом також стоїть екосистема та бізнес обчислювальних потужностей
Повернення Meta до відкритих ваг у цей час також стикається з практичним тиском.
Китайські відкриті моделі швидко скорочують розрив із закритими флагманами США.
DeepSeek
,
Kimi
та Qwen продовжують покращувати продуктивність і розширювати вплив завдяки низьким цінам, можливості налаштування та локальному розгортанню. Якщо американські компанії-розробники моделей продовжать посилювати обмеження на ваги, глобальна екосистема розробників може прискорити міграцію до інших постачальників.
Meta потрібно повернути цих розробників. Muse Glimmer знижує бар'єр для локального розгортання, а Muse Spark 1.2 підвищує стелю можливостей; обидві моделі можуть охоплювати персональні пристрої, корпоративне приватне розгортання та хмарні послуги.
Відкритість також може створити попит на інвестиції Meta в обчислювальні потужності. Meta планує інвестувати до 145 мільярдів доларів цього року в інфраструктуру ШІ, а також готує свій хмарний бізнес. Ваги моделей можуть бути безкоштовними, але висновки, хостинг та інструменти розробки все ще можуть приносити дохід. Відкритість розширює екосистему, а хмарні послуги її монетизують.
Фонд громади дата-центрів у розмірі 1 мільярда доларів, оголошений того ж дня, також служить цьому плану. Meta потрібно будувати більше дата-центрів, а також зменшувати занепокоєння місцевих громад щодо електроенергії, водних ресурсів та використання землі. Технологічна відкритість, політична адвокація та розширення інфраструктури таким чином пов'язані в одну лінію.
Muse Glimmer ще недостатньо, щоб переписати ландшафт моделей. Його важливість полягає в тому, що Meta знову приєднується до табору відкритих ваг і пропонує корисний продукт для локальних агентів.
Якщо Meta випустить Muse Spark 1.2 за планом, конкуренція між відкритим і закритим кодом ще більше загостриться.
Далі індустрія повинна відповісти на три питання: які можливості можуть бути відкритими, хто несе витрати та хто встановлює правила.
Посилання для довідки:
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
Ця стаття з публічного акаунту WeChat «Machine Intelligence» (ID: almosthuman2014), автор — ті, хто слідкує за ШІ.
