Meta ปล่อย Muse Glimmer เมื่อวันที่ 10 สิงหาคม 2026 เป็นโมเดลเปิดขนาด 30B ตัวแรกที่ Meta Superintelligence Labs ปล่อยออกสู่ภายนอก โมเดลนี้รับทั้งข้อความและภาพ รองรับ context 128K+ และทำมาให้ agent เรียกใช้บนเครื่องผู้ใช้โดยเฉพาะ

หลังลงโมเดล ผู้ใช้สั่ง ollama launch บรรทัดเดียวให้ Claude Code ที่ใช้อยู่เรียก Muse Glimmer บนเครื่องเดียวกันได้

ตอนนี้ยังรันได้เฉพาะบน Apple Silicon

ตอนนี้ Ollama รัน Muse Glimmer ผ่าน MLX engine ได้เฉพาะบน Apple Silicon ประกาศบอกเพียงว่าอีกไม่กี่วันจะเพิ่มการรองรับและปรับความเร็วบน Apple Silicon การ์ด NVIDIA และ AMD รวมถึงแพลตฟอร์มอื่น โดยไม่ได้แจกแจงว่าฮาร์ดแวร์แต่ละกลุ่มจะได้การรองรับหรือการปรับความเร็วแบบใด

ทุกคำสั่งในประกาศใช้แท็กโมเดลที่ลงท้ายด้วย -mlx เครื่อง Windows หรือ Linux รวมถึงเครื่องที่จะรันโมเดลบนการ์ด NVIDIA หรือ AMD จึงยังใช้คำสั่งชุดนี้ไม่ได้ และต้องรอการรองรับที่จะตามมาในอีกไม่กี่วัน

สั่ง agent ให้ใช้โมเดลในเครื่องด้วย ollama launch

อัปเดต Ollama เป็นรุ่นล่าสุดก่อน แล้วเรียก Muse Glimmer ขึ้นมาหนึ่งรอบด้วยคำสั่งนี้

ollama run muse-glimmer:30b-mlx

ประกาศระบุเพียงว่าต้องใช้ Apple Silicon แต่ไม่ได้บอกว่าโมเดล 30B ตัวนี้ต้องใช้แรมหรือพื้นที่เก็บข้อมูลเท่าไร จึงยังต้องลองเองว่าเครื่องแต่ละรุ่นจะรับไหวแค่ไหน

เมื่อโมเดลอยู่ในเครื่องแล้ว ollama launch จะชี้ coding agent ที่ติดตั้งไว้ให้คุยกับโมเดลนี้แทน โดยไม่ต้องแก้ config หรือตั้ง proxy เอง ถ้าใช้ Claude Code ให้พิมพ์บรรทัดนี้

ollama launch claude --model muse-glimmer:30b-mlx

นอกจาก Claude Code แล้ว คำสั่งรูปแบบเดียวกันยังใช้กับ coding agent อย่าง Pi รวมถึงผู้ช่วยที่เปิดทิ้งไว้ให้ทำงานยาวอย่าง OpenClaw และ Hermes ได้

ollama launch pi --model muse-glimmer:30b-mlx
ollama launch openclaw --model muse-glimmer:30b-mlx
ollama launch hermes --model muse-glimmer:30b-mlx

ollama launch ยังใช้กับ Codex · OpenCode · GitHub Copilot และ agent ตัวอื่นๆ ได้ แต่ประกาศระบุไว้เพียงชื่อ ส่วนคำสั่งของแต่ละตัวอยู่ที่ หน้ารวมการเชื่อมต่อ

ตั้ง reasoning strength ได้สี่ระดับ

ผู้ใช้ปรับ reasoning strength ของ Muse Glimmer ตามความยากของงานได้สี่ระดับ ได้แก่ low · medium · high · xhigh

คำแนะนำที่มากับโมเดลให้ใช้ high หรือ xhigh สำหรับงานเขียนโค้ดยากๆ และงาน agent ที่มีหลายขั้นตอน ถ้าให้ความสำคัญกับความเร็วมากกว่าคุณภาพสูงสุดก็ลดระดับลงได้ ผู้ใช้จึงเลือกเองว่าจะแลกคุณภาพคำตอบกับเวลารอแค่ไหน แทนที่จะใช้ค่าตายตัวจากผู้ให้บริการ

อ่านภาพได้เอง และรันเร็วขึ้นบนชิป Apple

perception encoder ขนาด 1.8B พารามิเตอร์ช่วยให้ Muse Glimmer อ่านภาพได้เองโดยไม่ต้องต่อโมเดลอื่นมาช่วย ขณะเดียวกัน MLX engine ก็เพิ่งเปิดให้ coding agent ส่งภาพเป็น input ได้ ทำให้ agent เรียก tool ต่อเนื่องหลายรอบเพื่อทำงานกับภาพ ประกาศยกตัวอย่างไว้สามแบบ

• สร้างเว็บไซต์หรือแอปจากภาพร่างหรือ mockup
• ทำงานประเภท computer use โดยอาศัยภาพหน้าจอนำทาง
• อ่านใบเสร็จ เอกสาร และกราฟ

DFlash ที่ MLX engine เพิ่งรองรับทำให้ Muse Glimmer รันบนชิป Apple เร็วขึ้น 1.5 ถึง 1.8 เท่า เทคโนโลยีนี้ต่อยอดจาก multi-token prediction ที่มีอยู่ก่อนแล้ว ความเร็วที่เพิ่มขึ้นส่งผลกับงาน agent มากกว่างานถามตอบทั่วไป เพราะ agent เรียกโมเดลซ้ำหลายรอบในงานเดียว เมื่อแต่ละรอบเร็วขึ้น เวลารอทั้งงานจึงลดลง

Apache 2.0 เปิดให้นำโมเดลไปใช้ต่อได้

ผู้ใช้นำ Muse Glimmer ไปใช้ต่อหรือใส่ในงานของตัวเองได้โดยไม่ต้องขออนุญาตก่อน ภายใต้ license Apache 2.0

ที่มา: เอกสารทางการของ Muse Glimmer